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Enregistrement W2082315213 · doi:10.1073/pnas.1411893111

Cohort of birth modifies the association between FTO genotype and BMI

2014· article· en· W2082315213 sur OpenAlexaff
J. Niels Rosenquist, Steven Lehrer, A. James O’Malley, Alan M. Zaslavsky, Jordan W. Smoller, Nicholas A. Christakis

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on Aging
Mots-clésPenetranceGenotypeCohortPhenotypeGeneticsDemographyAssociation (psychology)CorrelationBiologyGeneCohort studyCohort effectPsychologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A substantial body of research has explored the relative roles of genetic and environmental factors on phenotype expression in humans. Recent research has also sought to identify gene-environment (or g-by-e) interactions, with mixed success. One potential reason for these mixed results may relate to the fact that genetic effects might be modified by changes in the environment over time. For example, the noted rise of obesity in the United States in the latter part of the 20th century might reflect an interaction between genetic variation and changing environmental conditions that together affect the penetrance of genetic influences. To evaluate this hypothesis, we use longitudinal data from the Framingham Heart Study collected over 30 y from a geographically relatively localized sample to test whether the well-documented association between the rs993609 variant of the FTO (fat mass and obesity associated) gene and body mass index (BMI) varies across birth cohorts, time period, and the lifecycle. Such cohort and period effects integrate many potential environmental factors, and this gene-by-environment analysis examines interactions with both time-varying contemporaneous and historical environmental influences. Using constrained linear age-period-cohort models that include family controls, we find that there is a robust relationship between birth cohort and the genotype-phenotype correlation between the FTO risk allele and BMI, with an observed inflection point for those born after 1942. These results suggest genetic influences on complex traits like obesity can vary over time, presumably because of global environmental changes that modify allelic penetrance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations113
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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