Genome-Wide Linkage Scan for the Metabolic Syndrome in the HERITAGE Family Study
Notice bibliographique
Résumé
The metabolic syndrome involves multiple and interactive effects of genes and environmental factors. To identify chromosomal regions encoding genes possibly predisposing to the metabolic syndrome, we performed a genome-wide scan with 456 white and 217 black participants from 204 nuclear families of the HERITAGE Family Study, using regression-based, single- and multipoint linkage analyses on 509 markers. A principal component analysis was performed on 7 metabolic syndrome-related phenotypes. Two principal components, PC1 and PC2 (55% of the variance), were used as metabolic syndrome phenotypes. ANOVA was used to quantify the familial aggregation of PC1 and PC2. Family membership contributed significantly (P < 0.0023) to the variance in PC1 (r(2) = 0.38 in whites; r(2) = 0.55 in blacks) and PC2 (r(2) = 0.51; r(2) = 0.48). In whites, promising evidence for linkage (P < 0.0023) was found for PC1 (2 markers on 10p11.2) and PC2 (a marker on 19q13.4). Suggestive evidence of linkage (0.01 > P > 0.0023) appeared for PC1 (1q41 and 9p13.1) and PC2 (2p22.3). In blacks, promising linkage was found for PC2 on 1p34.1, and suggestive linkage was found on 7q31.3 and 9q21.1. The genome-wide scan revealed evidence for quantitative trait loci on chromosomal regions that have been previously linked with individual cardiovascular disease and type 2 diabetes risk factors. Some of these chromosomal regions harbor promising potential candidate genes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».