Partitioning the variance in calorie restriction‐induced weight and fat loss in outbred mice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: An increased understanding of the factors influencing interindividual variation in calorie restriction (CR)-induced weight loss is necessary to combat the current obesity epidemic. This study investigated the partitioning of the phenotypic variation in CR-induced wight loss. METHODS: Two generations of male and female outbred MF1 mice raised by their biological mother or a foster mother were studied. Mice were exposed to 4 weeks of 30% CR when 6 months old. RESULTS: Heritability was estimated at 0.43 ± 0.12 for CR-induced changes in body mass and 0.24 ± 0.10 for fat mass using mid-parent-offspring regressions. No significant relationships between weight loss in fathers or foster mothers and offspring were observed. Partitioning of phenotypic variance in weight loss using maximum likelihood modeling indicated 19 ± 17% of the variation could be attributed to additive genetic effects, 8 ± 14% to maternal effects during pregnancy, and <1% to maternal effects during lactation. A narrow-sense heritability around 0.50 was observed for ad libitum food intake and general activity. CONCLUSIONS: A large part of individual variation in CR-induced weight loss could be attributed to additive genetic and maternal effects during pregnancy, but not to maternal effects in lactation. Genetic differences in food intake and general activity may play a role in determining these effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».