SNPs Filtered by Allele Frequency Improve the Prediction of Hypertension Subtypes

Auteurs : Yiming Li, Sanjiv J. Shah, Donna Arnett, Ryan Irvin, Yuan Luo

arXiv: 2111.10471v1 - DOI (q-bio.QM)
Submitted to the 12th International Workshop on Biomedical and Health Informatics (BHI 2021)
Licence : CC BY 4.0

Résultats du processus de synthèse de l'article arXiv : 2111.10471v1

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Résumé : Hypertension is the leading global cause of cardiovascular disease and premature death. Distinct hypertension subtypes may vary in their prognoses and require different treatments. An individual's risk for hypertension is determined by genetic and environmental factors as well as their interactions. In this work, we studied 911 African Americans and 1,171 European Americans in the Hypertension Genetic Epidemiology Network (HyperGEN) cohort. We built hypertension subtype classification models using both environmental variables and sets of genetic features selected based on different criteria. The fitted prediction models provided insights into the genetic landscape of hypertension subtypes, which may aid personalized diagnosis and treatment of hypertension in the future.

Soumis à arXiv le 19 Nov. 2021

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