Analysis of the contribution of FTO, NPC1, ENPP1, NEGR1, GNPDA2 and MC4Rgenes to obesity in Mexican children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent genome wide association studies (GWAS) and previous positional linkage studies have identified more than 50 single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with obesity, mostly in Europeans. We aimed to assess the contribution of some of these SNPs to obesity risk and to the variation of related metabolic traits, in Mexican children. METHODS: The association of six European obesity-related SNPs in or near FTO, NPC1, ENPP1, NEGR1, GNPDA2 and MC4R genes with risk of obesity was tested in 1,463 school-aged Mexican children (N(cases) = 514; N(controls) = 949). We also assessed effects of these SNPs on the variation of body mass index (BMI), fasting serum insulin levels, fasting plasma glucose levels, total cholesterol and triglyceride levels, in a subset of 1,171 nonobese Mexican children. RESULTS: We found a significant effect of GNPDA2 rs10938397 on risk of obesity (odds ratio [OR] = 1.30; P = 1.34 × 10-3). Furthermore, we found nominal associations between obesity risk or BMI variation and the following SNPs: ENPP1 rs7754561, MC4R rs17782313 and NEGR1 rs2815752. Importantly, the at-risk alleles of both MC4R rs17782313 and NPC1 rs1805081 showed significant effect on increased fasting glucose levels (β = 0.36 mmol/L; P = 1.47 × 10(-3)) and decreased fasting serum insulin levels (β = -0.10 μU/mL; P = 1.21 × 10(-3)), respectively. CONCLUSION: Our present results suggest that some obesity-associated SNPs previously reported in Europeans also associate with risk of obesity, or metabolic quantitative traits, in Mexican children. Importantly, we found new associations between MC4R and fasting glucose levels, and between NPC1 and fasting insulin levels.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».