Investigating Gene–Gene and Gene–Environment Interactions in the Association Between Overnutrition and Obesity-Related Phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction – Animal studies suggested that NFKB1, IKBKB and SOCS3 genes could be involved in the association between overnutrition and obesity. This study aims to investigate interactions involving these genes and macronutrient intakes affecting obesity-related phenotypes. Methods – We used a traditional statistical method, logistic regression, and compared it to alternative statistical method, multifactor dimensionality reduction (MDR) and penalized logistic regression (PLR), to better detect genes/environment interactions in the Toronto Nutrigenomics and Health Study (n=1639) using dichotomized body mass index (BMI) and waist circumference as obesity-related phenotypes. Exposure variables included genotype on 54 single nucleotide polymorphisms (NFKB1: 18, IKBKB: 9, SOCS3: 27), macronutrient (carbohydrates, protein, fat) and alcohol intakes and ethno-cultural background. Results – After correction for multiple testing, no interaction was found using logistic regression. MDR identified interactions between SOCS3 rs6501199 and rs4969172, and IKBKB rs3747811 affecting BMI in the Caucasian population; SOCS3 rs6501199 and NFKB1 rs1609798 affecting WC in the Caucasian population; and SOCS3 rs4436839 and IKBKB rs3747811 affecting WC in the South Asian population. PLR found a main effect of SOCS3 rs12944581 on BMI among the South Asian population. Conclusion – While MDR and PLR had discordant results, some models support results from previous studies. These results emphasize the need to use alternative statistical methods to investigate high-order interactions and suggest that variants in the nutrient-responsive hypothalamic IKKB/NF-kB signaling pathway may be involved in obesity pathogenesis.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».