ADIPOSITY SIGNIFICANTLY MODIFIES GENETIC RISK FOR DYSLIPIDEMIA
Notice bibliographique
Résumé
Background The Global Lipids Genetics Consortium identified 95 common loci that explained 12.2% (LDL-C), 12.1% (HDL-C) and 9.6% (triglycerides [TG]) of total variance in plasma lipid traits in the Framingham Heart Study. Since adiposity is associated with plasma levels of TG and HDL-C, we hypothesized that the predictive value of common risk variants for these lipid traits would differ for obese versus lean subjects. Methods The study population consisted of two independent cohorts of subjects of European de-scent, genotyped on the Affymetrix 6.0 array with 1000G imputation. 1) OBLE: 959 obese/869 lean. 2) CC (healthy elderly subjects recruited as con-trols for a CAD study) 830 obese/1,044 lean. A genetic predisposition score was calculated for each individual as a sum across SNPs of the number of risk alleles at that SNP multiplied by the effect size of the SNP. Results In the OBLE cohort, a genetic risk score explained a greater percentage of the total TG variance in obese vs lean (beta GRS=0.154 mmol/L (p<2e-16) vs 0.094 mmol/L (p=5.8e-10); adjusted R2=0.090 vs 0.042), a finding that was replicated in the CC cohort for obese vs lean (beta GRS=0.153 mmol/L (p=1.5e-7) vs 0.102 mmol/L (p=4.2e-6); adjusted R2=0.044 vs 0.024). A similar but less significant trend was noted for LDL-C. In addition, the genetic risk score predicted variability in TG better than sex/age for obese subjects. In contrast a genetic risk score for HDL-C was a better predictor of this trait in lean versus obese subjects in both the OBLE and CC cohorts. Genetic risk scores for each lipid trait showed no association with BMI (P>0.2) indicating that the above findings are not due to possible overlap between genetic loci for BMI and lipid traits. Conclusions Genetic predisposition to elevated plasma triglycerides and LDL-C and low HDL-C is highly sensitive to extremes of BMI.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».