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Enregistrement W1962594189 · doi:10.1111/add.12250

<i><scp>CHRNA</scp>5‐<scp>A</scp>3‐<scp>B</scp>4</i> genetic variants alter nicotine intake and interact with tobacco use to influence body weight in <scp>Alaska Native</scp> tobacco users

2013· article· en· W1962594189 sur OpenAlexafffund
Andy Z. X. Zhu, Caroline C. Renner, Dorothy K. Hatsukami, Neal L. Benowitz, Rachel F. Tyndale

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNicotinic Acetylcholine Receptors Study
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute on Drug AbuseU.S. Public Health Service
Mots-clésCotinineNicotinePopulationMedicineHaplotypeGenotypeBiologyInternal medicineGeneticsGeneEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: Gene variants in CHRNA5-A3-B4, which encode for the α5, α3 and β4 nicotinic receptor subunits, are associated with altered smoking behaviors in European Americans. Little is known about CHRNA5-A3-B4 and its association with smoking behaviors and weight in Alaska Native people, which is a population with high prevalence but low levels of tobacco consumption, extensive smokeless tobacco use and high rates of obesity. We investigated CHRNA5-A3-B4 haplotype structure and its association with nicotine intake and obesity in Alaska Native people. DESIGN, SETTING AND PARTICIPANTS: A cross-sectional study of 400 Alaska Native individuals, including 290 tobacco users. MEASUREMENTS: CHRNA5-A3-B4 genotype, body weight and tobacco consumption biomarkers such as plasma cotinine and urinary total nicotine equivalents (TNE). FINDINGS: Alaska Native people have a distinct CHRNA5-A3-B4 haplotype structure compared with European/African Americans. In 290 Alaska Native tobacco users the 'G' allele of rs578776, which tagged a 30 kb haplotype in CHRNA5-A3-B4, was prevalent (16%) and associated significantly with nicotine intake (20% higher plasma cotinine, P < 0.001, 16% higher TNE, P = 0.076), while rs16969968 was not associated with nicotine intake. Rs578776 acted in combination with CYP2A6, the main nicotine-metabolizing enzyme, to increase nicotine intake by 1.8-fold compared with the low-risk group (P < 0.001). Furthermore, rs2869950, a single nucleotide polymorphism 5' to CHRNB4, was associated significantly with increased body mass index (P < 0.01) in the tobacco users even after controlling for differences in nicotine intake (P < 0.01). CONCLUSIONS: Genetic variants in CHRNA5-A3-B4 alter nicotine intake and body mass index in a population of Alaska Native people, who have a distinct haplotype structure, smoking behaviors and prevalence of obesity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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