A variant in the <i>LRRFIP1</i> gene is associated with adiposity and inflammation
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Inflammation is an important factor linking abdominal obesity with insulin resistance and related cardiometabolic risk. A genome-wide association study of adiposity-related traits performed in the Quebec Family Study (QFS) revealed that a single-nucleotide polymorphism (SNP) in the LRRFIP1 gene (rs11680012) was associated with abdominal adiposity (P = 4.6 × 10(-6)). OBJECTIVE: The objective of this study was to assess the relationship between polymorphisms in LRRFIP1 gene and adiposity (BMI, fat mass (FM), waist circumference (WC), and computed tomography-derived areas of total, subcutaneous and visceral abdominal adipose tissue) and markers of inflammation (C-reactive protein (CRP) and interleukin-6 (IL-6)). DESIGN AND METHODS: Using Sequenom, 16 tag SNPs in the LRRFIP1 gene, capturing 78% of the genetic variation, were genotyped in 926 participants of the QFS. RESULTS: Eight SNPs (rs7575941, rs3769053, rs11689421, rs3820808, rs11680012, rs3806505, rs6739130, and rs11686141) showed evidence of association with at least two adiposity phenotypes and plasma levels of one marker of inflammation. The strongest evidence of association was observed with rs11680012, which explained 1.8-3.4% of the variance in areas of abdominal adiposity and 2.0% of the variation in CRP levels. Carriers of the rare allele of rs11680012 had ≈ 30% more abdominal adiposity (P values between 2.7 × 10(-4) and 3.8 × 10(-6)) and 75% higher CRP levels (P = 1.6 × 10(-4)) than the common allele in age and sex adjusted data. Rs11680012 is a G/C SNP converting an arginine into a threonine and this amino acid substitution may potentially alter exonic splicing. CONCLUSION: This gene may therefore represent a potential interesting target to investigate in further functional studies on adiposity and inflammation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».