Genetic Predisposition to Higher Body Mass Index or Type 2 Diabetes and Leukocyte Telomere Length in the Nurses' Health Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although cross-sectional studies have linked higher body mass index (BMI) and type 2 diabetes (T2D) to shortened telomeres, whether these metabolic conditions play a causal role in telomere biology is unknown. We therefore examined whether genetic predisposition to higher BMI or T2D was associated with shortened leukocyte telomere length (LTL). METHODOLOGY: We conducted an analysis of 3,968 women of European ancestry aged 43-70 years from the Nurses' Health Study, who were selected as cases or controls in genome-wide association studies and studies of telomeres and disease. Pre-diagnostic relative telomere length in peripheral blood leukocytes, collected in 1989-1990, was measured by quantitative PCR. We combined information from multiple risk variants by calculating genetic risk scores based on 32 polymorphisms near 32 loci for BMI, and 36 polymorphisms near 35 loci for T2D. FINDINGS: After adjustment for age and case-control status, there was no association between the BMI genetic risk score and LTL (β per standard deviation increase: -0.01; SE: 0.02; P = 0.52). Similarly, the T2D genetic score was not associated with LTL (β per standard deviation increase: -0.006; SE: 0.02; P = 0.69). CONCLUSIONS: In this population of middle-aged and older women of European ancestry, those genetically predisposed to higher BMI or T2D did not possess shortened telomeres. Although we cannot exclude weak or modest effects, our findings do not support a causal relation of strong magnitude between these metabolic conditions and telomere dynamics.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».