Fat Infiltration in Muscle: New Evidence for Familial Clustering and Associations With Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Increased fat infiltration in skeletal muscle has been associated with diabetes. Quantitative computed tomography (QCT) can be used to measure muscle density, which reflects the lipid content of skeletal muscle such that greater fat infiltration in skeletal muscle is associated with lower muscle density. The relative contribution of genetic and environmental factors to fat infiltration in skeletal muscle has not been assessed. Therefore, our aim is to determine genetic and environmental contributions to measures of skeletal muscle composition, and describe their associations with type 2 diabetes in multigenerational families of African ancestry. METHODS AND PROCEDURES: Peripheral QCT (pQCT) measures of skeletal muscle density were obtained for the calf in 471 individuals (60% women; mean 43 years) belonging to eight large, multigenerational Afro-Caribbean families (mean family size 51 individuals; 3,535 relative pairs). RESULTS: The proportion of variance in muscle density due to additive genetic effects (residual heritability) was 35.0% (P < 0.001) and significant covariates (age, gender, BMI, and parity) explained 55.0% of the total phenotypic variation in muscle density. Muscle density was lower (P < 0.001) in 62 diabetics (69.5 mg/cm(3)) than in 339 nondiabetics (74.3 mg/cm(3)) and remained significant after adjusting for age, gender, and BMI (P = 0.005) or age, gender, and waist circumference (P = 0.01). DISCUSSION: Our results provide new evidence that ectopic lipid deposition in skeletal muscle is a heritable trait and is associated with diabetes, independent of overall and central obesity in families of African heritage. Genome-wide screens and candidate gene studies are warranted to identify the genetic factors contributing to ectopic deposition of skeletal muscle fat.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».