Meta‐Analysis of Genome‐wide Linkage Studies in BMI and Obesity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective was to provide an overall assessment of genetic linkage data of BMI and BMI-defined obesity using a nonparametric genome scan meta-analysis. RESEARCH METHODS AND PROCEDURES: We identified 37 published studies containing data on over 31,000 individuals from more than >10,000 families and obtained genome-wide logarithm of the odds (LOD) scores, non-parametric linkage (NPL) scores, or maximum likelihood scores (MLS). BMI was analyzed in a pooled set of all studies, as a subgroup of 10 studies that used BMI-defined obesity, and for subgroups ascertained through type 2 diabetes, hypertension, or subjects of European ancestry. RESULTS: Bins at chromosome 13q13.2- q33.1, 12q23-q24.3 achieved suggestive evidence of linkage to BMI in the pooled analysis and samples ascertained for hypertension. Nominal evidence of linkage to these regions and suggestive evidence for 11q13.3-22.3 were also observed for BMI-defined obesity. The FTO obesity gene locus at 16q12.2 also showed nominal evidence for linkage. However, overall distribution of summed rank p values <0.05 is not different from that expected by chance. The strongest evidence was obtained in the families ascertained for hypertension at 9q31.1-qter and 12p11.21-q23 (p < 0.01). CONCLUSION: Despite having substantial statistical power, we did not unequivocally implicate specific loci for BMI or obesity. This may be because genes influencing adiposity are of very small effect, with substantial genetic heterogeneity and variable dependence on environmental factors. However, the observation that the FTO gene maps to one of the highest ranking bins for obesity is interesting and, while not a validation of this approach, indicates that other potential loci identified in this study should be investigated further.
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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 | 0,029 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».