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Enregistrement W2609876203 · doi:10.1371/journal.pgen.1006528

Genome-wide physical activity interactions in adiposity ― A meta-analysis of 200,452 adults

2017· review· en· W2609876203 sur OpenAlexaff
Mariaelisa Graff, Robert A. Scott, Anne E. Justice, Kristin L. Young, Mary F. Feitosa, Llilda Barata, Thomas W. Winkler, Audrey Y. Chu, Anubha Mahajan, David Hadley, Luting Xue, Tsegaselassie Workalemahu, Nancy L. Heard‐Costa, Marcel den Hoed, Tarunveer S. Ahluwalia, Qibin Qi, Julius S. Ngwa, Frida Renström, Lydia Quaye, John D. Eicher, James E. Hayes, Marilyn C. Cornelis, Zoltán Kutalik, Elise Lim, Jian’an Luan, Jennifer E. Huffman, Weihua Zhang, Wei Zhao, Paula J. Griffin, Toomas Haller, Shafqat Ahmad, Pedro Marques‐Vidal, Stephanie A. Bien, Loïc Yengo, Alexander Teumer, Albert V. Smith, Meena Kumari, Marie Neergaard Harder, Johanne Marie Justesen, Marcus E. Kleber, Mette Hollensted, Kurt Lohman, Natalia V. Rivera, John B. Whitfield, Wei Zhao, Heather M. Stringham, Leo‐Pekka Lyytikäinen, Charlotte Huppertz, Gonneke Willemsen, Wouter J. Peyrot, Ying Wu, Kati Kristiansson, Ayşe Demirkan, Myriam Fornage, Maija Hassinen, Lawrence F. Bielak, Gemma Cadby, Toshiko Tanaka, Reedik Mägi, Peter J. van der Most, Anne Jackson, Jennifer L. Bragg‐Gresham, Véronique Vitart, Jonathan Marten, Pau Navarro, Claire Bellis, Dorota Pasko, Åsa Johansson, Søren Snitker, Yu‐Ching Cheng, Joel Eriksson, Unhee Lim, Mette Aadahl, Linda S. Adair, Najaf Amin, Beverley Balkau, Juha Auvinen, John Beilby, Richard N. Bergman, Sven Bergmann, Alain G. Bertoni, John Blangero, Amélie Bonnefond, Lori L. Bonnycastle, Judith B. Borja, Søren Brage, Fabio Busonero, Steven Buyske, Harry Campbell, Peter S. Chines, Francis S. Collins, Tanguy Corre, George Davey Smith, Graciela E. Delgado, Nicole Dueker, Marcus Dörr, Tapani Ebeling, Guðný Eiríksdóttir, Tõnu Esko, Jessica D. Faul, Mao Fu, Kristine Færch, Christian Gieger, Sven Gläser, Jian Gong, Penny Gordon‐Larsen, Harald Grallert, Tanja B. Grammer, Niels Grarup, Gerard van Grootheest, Kennet Harald, Nicholas D. Hastie, Aki S. Havulinna, Dena Hernández, Lucia A. Hindorff, Lynne J. Hocking, Oddgeir L. Holmens, Christina Holzapfel, Jouke‐Jan Hottenga, Jie Huang, Tao Huang, Jennie Hui, Cornelia Huth, Nina Hutri‐Kähönen, John‐Olov Jansson, Min A. Jhun, Markus Juonala, Leena Kinnunen, Heikki A. Koistinen, Ivana Kolčić, Pirjo Komulainen, Johanna Kuusisto, Kirsti Kvaløy, Mika Kähönen, Timo A. Lakka, Lenore J. Launer, Benjamin Lehne, Cecilia M. Lindgren, Mattias Lorentzon, Robert Luben, Michel Marre, Yuri Milaneschi, Keri L. Monda, Grant W. Montgomery, Marleen H. M. de Moor, Antonella Mulas, Martina Müller‐Nurasyid, Arthur W. Musk, Reija Männikkö, Satu Männistö, Narisu Narisu, Matthias Nauck, Jennifer A. Nettleton, Ilja M. Nolte, Albertine J. Oldehinkel, Matthias Olden, Ken K. Ong, Sandosh Padmanabhan, Lavinia Paternoster, Jeremiah Perez, Markus Perola, Annette Peters, Ulrike Peters, Patricia A. Peyser, Inga Prokopenko, Hannu Puolijoki, Olli T. Raitakari, Tuomo Rankinen, Laura J. Rasmussen‐Torvik, Rajesh Rawal, Paul M. Ridker, Lynda M. Rose, Igor Rudan, Cinzia Sarti, Mark A. Sarzynski, Kai Savonen, William R. Scott, Serena Sanna, Alan R. Shuldiner, Günther Silbernagel, Blair H. Smith, Jennifer A. Smith, Harold Snieder, Alena Stančáková, Barbara Sternfeld, Amy J. Swift, Tuija Tammelin, Barbara Thorand, Dorothée Thuillier, Liesbeth Vandenput, Henrik Vestergaard, Jana V. van Vliet‐Ostaptchouk, Marie‐Claude Vohl, Uwe Völker, Gérard Waeber, Mark Walker, Sarah H. Wild, Andrew Wong, Alan F. Wright, M. Carola Zillikens, Niha Zubair, Christopher A. Haiman, Loı̈c Le Marchand, Ulf Gyllensten, Claes Ohlsson, Albert Hofman, Fernando Rivadeneira, André G. Uitterlinden, Louis Përusse, James F. Wilson, Caroline Hayward, Ozren Polašek, Francesco Cucca, Kristian Hveem, Catharina A. Hartman, Anke Tönjes, Stefania Bandinelli, Lyle J. Palmer, Sharon L. R. Kardia, Rainer Rauramaa, Thorkild I. A. Sørensen, Jaakko Tuomilehto, Veikko Salomaa, Brenda W.J.H. Penninx, Eco J. C. de Geus, Dorret I. Boomsma, Terho Lehtimäki, Massimo Mangino, Markku Laakso, Claude Bouchard, Nicholas G. Martin, Diana Kuh, Ching‐Ti Liu, Allan Linneberg, Winfried März, Konstantin Strauch, Mika Kivimäki, Tamara B. Harris, Vilmundur Guðnason, Henry Völzke, Lu Qi, Marjo‐Riitta Järvelin, John C. Chambers, Jaspal S. Kooner, Philippe Froguel, Charles Kooperberg, Péter Vollenweider, Göran Hallmans, Torben Hansen, Oluf Pedersen, Andres Metspalu, Nicholas J. Wareham, Claudia Langenberg, David R. Weir, David J. Porteous, Eric Boerwinkle, Daniel I. Chasman, Gonçalo R. Abecasis, Inês Barroso, Mark I. McCarthy, Timothy M. Frayling, Jeffrey R. O’Connell, Cornelia M. van Duijn, Michael Boehnke, Iris M. Heid, Karen L. Mohlke, David P. Strachan, Caroline S. Fox, Joel N. Hirschhorn, Robert J. Klein, Andrew D. Johnson, Ingrid B. Borecki, Paul W. Franks, Kari E. North, L. Adrienne Cupples, Ruth J. F. Loos, Tuomas O. Kilpeläinen

Notice bibliographique

RevuePLoS Genetics · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensInstitute of Population and Public HealthUniversité LavalCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Center for Research ResourcesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Cancer InstituteNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Eye InstituteNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institutes of HealthChinese Society of Clinical OncologyNovo Nordisk FondenTartu ÜlikoolVetenskapsrådetNational Institute on Drug AbusePaavo Nurmen SäätiöNovo NordiskHjärt-LungfondenLundbeckfondenNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesTampereen TuberkuloosisäätiöKelaUmeå UniversitetSteno Diabetes Center CopenhagenSvenska Sällskapet för Medicinsk ForskningNational Human Genome Research InstituteRussian Foundation for Basic ResearchU.S. Department of Veterans AffairsSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science FoundationNIHR BioResourceTexas Health and Human Services CommissionRoyal SocietyNational Center for Advancing Translational SciencesMedical Research CouncilLes Laboratories Pierre FabreBritish Heart FoundationNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekWellcome TrustUniversitair Medisch Centrum GroningenNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesSanofiNational Institute on AgingNational Institute for Health and Care ResearchStiftelsen för Strategisk Forskning
Mots-clésWaistBiologyObesityGenome-wide association studyCircumferenceGeneticsMeta-analysisLocus (genetics)GenomeFTO geneQuantitative trait locusPhysical activityReplicateGeneBioinformaticsInternal medicinePolymorphism (computer science)EndocrinologySingle-nucleotide polymorphismMedicinePhysical therapyAlleleGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physical activity (PA) may modify the genetic effects that give rise to increased risk of obesity. To identify adiposity loci whose effects are modified by PA, we performed genome-wide interaction meta-analyses of BMI and BMI-adjusted waist circumference and waist-hip ratio from up to 200,452 adults of European (n = 180,423) or other ancestry (n = 20,029). We standardized PA by categorizing it into a dichotomous variable where, on average, 23% of participants were categorized as inactive and 77% as physically active. While we replicate the interaction with PA for the strongest known obesity-risk locus in the FTO gene, of which the effect is attenuated by ~30% in physically active individuals compared to inactive individuals, we do not identify additional loci that are sensitive to PA. In additional genome-wide meta-analyses adjusting for PA and interaction with PA, we identify 11 novel adiposity loci, suggesting that accounting for PA or other environmental factors that contribute to variation in adiposity may facilitate gene discovery.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,007
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations343
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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