Distribution et transmission de variants génétiques impliqués dans la marche atopique et dans l'asthme dans la population canadienne
Bibliographic record
Abstract
La dermite atopique (DA) est caractérisée par une barrière cutanée endommagée qui laisse pénétrer les allergènes ce qui peut mener à une sensibilisation accrue aux allergènes chez les individus ayant une prédisposition génétique et à une augmentation du risque de développer les autres phénotypes de la marche atopique, dont les allergies alimentaires, la rhinite allergique et l’asthme. Ce projet avait pour but de développer un indice de risque polygénique (de l’anglais polygenic risk score [PRS]) visant à identifier les nouveau-nés qui sont plus à risque de développer la DA dans la population canadienne afin de prévenir cette pathologie ainsi que sa progression dans la marche atopique. La cohorte régionale d’asthme du Saguenay‒Lac-Saint-Jean et la cohorte de naissances CHILD qui incluent respectivement des données génomiques pour 1 200 individus canadiens français et 5 300 individus des provinces canadiennes anglophones (Vancouver, Edmonton, Winnipeg et Toronto) incluant diverses ethnies ont été employées pour les analyses. Deux scénarios ont été évalués : un avec les meilleurs loci de la couverture pangénomique (Genome-wide association study [GWAS] et données imputées) réalisée dans la population canadienne et un second avec les meilleures associations issues de la littérature scientifique. Les PRS des patients ont été calculés à partir des rapports des chances et du nombre d’allèles à risque pour chacun des loci sélectionnés. Un PRS avec une aire sous la courbe de 85% expliquant donc 36% de la variance dans la DA a été établi avec 25 loci à l’aide d’un modèle incluant l’âge, le sexe ainsi que l’ethnie parentale comme covariables. Un modèle avec uniquement les 6 variants les plus fortement associés (avec un p-value < 1 x 10-40) pourrait également être utilisé car il préserve une bonne discrimination (AUC de 85%), ce qui renforce la possibilité de concevoir un outil diagnostique, un PRS pour la DA, qui permettra d’identifier les nouveau-nés (<3 mois) à risque de développer la DA dans l’optique de prévenir son développement et de surcroît la progression de la marche atopique. Atopic dermatitis (AD) is characterized by a damaged skin barrier that allows allergens to penetrate the body, leading to a sensitization and a higher risk to develop food allergy, asthma and/or allergic rhinitis, all characterizing the atopic march. This study aims to prevent these diseases by building a polygenic risk score (PRS) to identify newborns with a higher risk of developing AD in the Canadian population. The Saguenay–Lac-Saint-Jean (SLSJ) asthma cohort and the CHILD birth cohort, which includes respectively imputed GWAS data from 1,200 French-Canadian individuals and 5,300 individuals from Vancouver, Edmonton, Winnipeg and Toronto, have been used for analyses. The pooling of these two cohorts have increased the power of analysis and have considered the ethnic variability of the Canadian population. Loci associated with AD in the literature were tested with a general regression model and best associations will be included in the PRS. Patients PRS’ were calculated according to the odds ratio and the number of risk allele(s) for selected loci. A ROC curve will be built to determine the cut-off threshold of the PRS, and analyses have been run on the risk categories and random samples, tested with and without potential covariates, to assess its sensitivity and specificity. A PRS having an area under the curve (AUC) of 85% and explaining 36% of AD variance was built with loci identified from GWAS results and with the contribution of covariates. The PRS developed is aimed to allow to discriminate newborns (<3 months old) that are at risk of developing AD in the perspective.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".