Genome‐wide Association Study and Follow‐up Analysis of Adiposity Traits in Hispanic Americans: The IRAS Family Study
Notice bibliographique
Résumé
We investigated candidate genomic regions associated with computed tomography (CT)-derived measures of adiposity in Hispanics from the Insulin Resistance Atherosclerosis Study Family Study (IRASFS). In 1,190 Hispanic individuals from 92 families 3 from the San Luis Valley, Colorado and San Antonio, Texas, we measured CT-derived visceral adipose tissue (VAT), subcutaneous adipose tissue (SAT), and visceral:subcutaneous ratio (VSR). A genome-wide association study (GWAS) was completed using the Illumina HumanHap 300 BeadChip (approximately 317K single-nucleotide polymorphisms (SNPs)) in 229 individuals from the San Antonio site (stage 1). In total, 297 SNPs with evidence for association with VAT, SAT, or VSR, adjusting for age and sex (P<0.001), were genotyped in the remaining 961 Hispanic samples. The entire Hispanic cohort (n=1,190) was then tested for association, adjusting for age, sex, site of recruitment, and admixture estimates (stage 2). In stage 3, additional SNPs were genotyped in four genic regions showing evidence of association in stage 2. Several SNPs were associated in the GWAS (P<1x10(-5)) and were confirmed to be significantly associated in the entire Hispanic cohort (P<0.01), including: rs7543757 for VAT, rs4754373 and rs11212913 for SAT, and rs4541696 and rs4134351 for VSR. Numerous SNPs were associated with multiple adiposity phenotypes. Targeted analysis of four genes whose SNPs were significant in stage 2 suggests candidate genes for influencing the distribution (RGS6) and amount of adiposity (NGEF). Several candidate loci, including RGS6 and NGEF, are associated with CT-derived adipose fat measures in Hispanic Americans in a three-stage genetic association study.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».