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Enregistrement W2164163537 · doi:10.1093/hmg/ddu411

FTO genetic variants, dietary intake and body mass index: insights from 177 330 individuals

2014· article· en· W2164163537 sur OpenAlexafffund
Qibin Qi, Tuomas O. Kilpeläinen, Mary K. Downer, Toshiko Tanaka, Caren E. Smith, Ivonne Sluijs, Emily Sonestedt, Audrey Y. Chu, Frida Renström, Xiaochen Lin, Lars Ängquist, Jinyan Huang, Zhonghua Liu, Yanping Li, Muhammad Asif Ali, Min Xu, Tarunveer S. Ahluwalia, Jolanda M.A. Boer, Peng Chen, Makoto Daimon, Johan G. Eriksson, Markus Perola, Yechiel Friedlander, Yu-Tang Gao, Denise H. M. Heppe, John W. Holloway, Denise K. Houston, Stavroula Kanoni, Yu‐Mi Kim, Maarit A. Laaksonen, Tiina Jääskeläinen, Sang Lee, Terho Lehtimäki, Rozenn N. Lemaître, Wei Lu, Robert Luben, Ani Manichaikul, Satu Männistö, Pedro Marques‐Vidal, Keri L. Monda, Julius S. Ngwa, Louis Përusse, Frank J.A. van Rooij, Yong-Bing Xiang, Wanqing Wen, Mary K. Wojczynski, Jingwen Zhu, Ingrid B. Borecki, Claude Bouchard, Qiuyin Cai, Cyrus Cooper, George Dedoussis, Panos Deloukas, Luigi Ferrucci, Nita G. Forouhi, Torben Hansen, Lene Christiansen, Albert Hofman, Ingegerd Johansson, Torben Jørgensen, Shigeru Karasawa, Kay‐Tee Khaw, Mi Kyung Kim, Kati Kristiansson, Huaixing Li, Lin Xu, Ching‐Ti Liu, Kurt K. Lohman, Jirong Long, Vera Mikkilä, Dariush Mozaffarian, Kari E. North, Oluf Pedersen, Olli T. Raitakari, Harri Rissanen, Jaakko Tuomilehto, Yvonne T. van der Schouw, André G. Uitterlinden, M. Carola Zillikens, Oscar H. Franco, E Shyong Tai, Xiao Ou Shu, David S. Siscovick, Ulla Toft, W. M. Monique Verschuren, Péter Vollenweider, Nicholas J. Wareham, Jacqueline C.M. Witteman, Wei Zheng, Paul M. Ridker, Jae‐Heon Kang, Liming Liang, Majken K. Jensen, Gary C. Curhan, Louis R. Pasquale, David J. Hunter, Karen L. Mohlke, Matti Uusitupa, L. Adrienne Cupples, Tuomo Rankinen, Marju Orho‐Melander, Tao Wang, Daniel I. Chasman, Paul W. Franks, Thorkild I. A. Sørensen, Frank B. Hu, Ruth J. F. Loos, Jennifer A. Nettleton, Lu Qi

Notice bibliographique

RevueHuman Molecular Genetics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute on AgingNational Eye InstituteNational Center for Advancing Translational SciencesNational Human Genome Research InstituteFogarty International CenterNational Heart, Lung, and Blood InstituteMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research UKNovo Nordisk FondenU.S. Public Health ServiceNational Cancer Institute
Mots-clésBiologyBody mass indexGeneticsIndex (typography)Endocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

FTO is the strongest known genetic susceptibility locus for obesity. Experimental studies in animals suggest the potential roles of FTO in regulating food intake. The interactive relation among FTO variants, dietary intake and body mass index (BMI) is complex and results from previous often small-scale studies in humans are highly inconsistent. We performed large-scale analyses based on data from 177,330 adults (154 439 Whites, 5776 African Americans and 17 115 Asians) from 40 studies to examine: (i) the association between the FTO-rs9939609 variant (or a proxy single-nucleotide polymorphism) and total energy and macronutrient intake and (ii) the interaction between the FTO variant and dietary intake on BMI. The minor allele (A-allele) of the FTO-rs9939609 variant was associated with higher BMI in Whites (effect per allele = 0.34 [0.31, 0.37] kg/m(2), P = 1.9 × 10(-105)), and all participants (0.30 [0.30, 0.35] kg/m(2), P = 3.6 × 10(-107)). The BMI-increasing allele of the FTO variant showed a significant association with higher dietary protein intake (effect per allele = 0.08 [0.06, 0.10] %, P = 2.4 × 10(-16)), and relative weak associations with lower total energy intake (-6.4 [-10.1, -2.6] kcal/day, P = 0.001) and lower dietary carbohydrate intake (-0.07 [-0.11, -0.02] %, P = 0.004). The associations with protein (P = 7.5 × 10(-9)) and total energy (P = 0.002) were attenuated but remained significant after adjustment for BMI. We did not find significant interactions between the FTO variant and dietary intake of total energy, protein, carbohydrate or fat on BMI. Our findings suggest a positive association between the BMI-increasing allele of FTO variant and higher dietary protein intake and offer insight into potential link between FTO, dietary protein intake and adiposity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations163
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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