Genome-Wide Association Studies of the Human Gut Microbiota
Notice bibliographique
Résumé
The bacterial composition of the human fecal microbiome is influenced by many lifestyle factors, notably diet. It is less clear, however, what role host genetics plays in dictating the composition of bacteria living in the gut. In this study, we examined the association of ~200K host genotypes with the relative abundance of fecal bacterial taxa in a founder population, the Hutterites, during two seasons (n = 91 summer, n = 93 winter, n = 57 individuals collected in both). These individuals live and eat communally, minimizing variation due to environmental exposures, including diet, which could potentially mask small genetic effects. Using a GWAS approach that takes into account the relatedness between subjects, we identified at least 8 bacterial taxa whose abundances were associated with single nucleotide polymorphisms in the host genome in each season (at genome-wide FDR of 20%). For example, we identified an association between a taxon known to affect obesity (genus Akkermansia) and a variant near PLD1, a gene previously associated with body mass index. Moreover, we replicate a previously reported association from a quantitative trait locus (QTL) mapping study of fecal microbiome abundance in mice (genus Lactococcus, rs3747113, P = 3.13 x 10-7). Finally, based on the significance distribution of the associated microbiome QTLs in our study with respect to chromatin accessibility profiles, we identified tissues in which host genetic variation may be acting to influence bacterial abundance in the gut.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».