MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2609955914 · doi:10.1038/ncomms14977

Genome-wide meta-analysis of 241,258 adults accounting for smoking behaviour identifies novel loci for obesity traits

2017· review· en· W2609955914 sur OpenAlexafffund
Anne E. Justice, Thomas W. Winkler, Mary F. Feitosa, Misa Graff, Virginia Fisher, Kristin L. Young, Llilda Barata, Xuan Deng, Jacek Czajkowski, David Hadley, Julius S. Ngwa, Tarunveer S. Ahluwalia, Audrey Y. Chu, Nancy L. Heard‐Costa, Elise Lim, Jeremiah Perez, John D. Eicher, Zoltán Kutalik, Luting Xue, Anubha Mahajan, Frida Renström, Joseph Wu, Qibin Qi, Shafqat Ahmad, Alfred Tamuno, Najaf Amin, Lawrence F. Bielak, Amélie Bonnefond, Jennifer Bragg, Gemma Cadby, Martina Chittani, Scott Coggeshall, Tanguy Corre, Neşe Direk, Joel Eriksson, Krista Fischer, Mathias Gorski, Marie Neergaard Harder, Momoko Horikoshi, Tao Huang, Jennifer E. Huffman, Anne Jackson, Johanne Marie Justesen, Stavroula Kanoni, Leena Kinnunen, Marcus E. Kleber, Pirjo Komulainen, Meena Kumari, Unhee Lim, Jian’an Luan, Leo‐Pekka Lyytikäinen, Massimo Mangino, Ani Manichaikul, Jonathan Marten, Rita P. S. Middelberg, Martina Müller‐Nurasyid, Pau Navarro, Louis Përusse, Natalia Pervjakova, Cinzia Sarti, Albert V. Smith, Jennifer A. Smith, Alena Stančáková, Rona J. Strawbridge, Heather M. Stringham, Toshiko Tanaka, Alexander Teumer, Stella Trompet, Sander W. van der Laan, Peter J. van der Most, Jana V. van Vliet‐Ostaptchouk, Sailaja Vedantam, Niek Verweij, Jacqueline M. Vink, Véronique Vitart, Ying Wu, Loïc Yengo, Weihua Zhang, Wei Zhao, Martina E. Zimmermann, Niha Zubair, Gonçalo R. Abecasis, Linda S. Adair, Saima Afaq, Uzma Afzal, Stephan J. L. Bakker, Traci M. Bartz, John Beilby, Richard N. Bergman, Sven Bergmann, Reiner Biffar, John Blangero, Eric Boerwinkle, Lori L. Bonnycastle, Erwin P. Böttinger, Daniele Braga, Brendan M. Buckley, Steven Buyske, Harry Campbell, John C. Chambers, Francis S. Collins, Joanne E. Curran, Gert J. de Borst, Anton J. M. de Craen, Eco J. C. de Geus, George Dedoussis, Graciela E. Delgado, Hester M. den Ruijter, Guðný Eiríksdóttir, Anna L. Eriksson, Tõnu Esko, Jessica D. Faul, Ian Ford, Terrence Forrester, Karl Gertow, Bruna Gigante, Nicola Glorioso, Jian Gong, Harald Grallert, Tanja B. Grammer, Niels Grarup, Saskia Haitjema, Göran Hallmans, Anders Hamsten, Torben Hansen, Tamara B. Harris, Catharina A. Hartman, Maija Hassinen, Nicholas D. Hastie, Andrew C. Heath, Dena Hernández, Lucia A. Hindorff, Lynne J. Hocking, Mette Hollensted, Oddgeir L. Holmen, Georg Homuth, Jie Huang, Joseph Hung, Nina Hutri‐Kähönen, Erik Ingelsson, John-Olov Jansson, Marjo‐Riitta Järvelin, Min A. Jhun, Marit E. Jørgensen, Markus Juonala, Mika Kähönen, Magnus K. Karlsson, Heikki A. Koistinen, Ivana Kolčić, Genovefa Kolovou, Charles Kooperberg, Bernhard K. Krämer, Johanna Kuusisto, Kirsti Kvaløy, Timo A. Lakka, Claudia Langenberg, Lenore J. Launer, Karin Leander, Sang Lee, Lars Lind, Cecilia M. Lindgren, Allan Linneberg, Stéphane Lobbens, Marie Loh, Mattias Lorentzon, Robert Luben, Gitta H. Lubke, Anja Ludolph-Donislawski, Sara Lupoli, Pamela A. F. Madden, Reija Männikkö, Pedro Marques‐Vidal, Nicholas G. Martin, Colin A. McKenzie, Barbara McKnight, Dan Mellström, Cristina Menni, Grant W. Montgomery, AW Musk, Narisu Narisu, Matthias Nauck, Ilja M. Nolte, Albertine J. Oldehinkel, Matthias Olden, Ken K. Ong, Sandosh Padmanabhan, Patricia A. Peyser, Charlotta Pisinger, David J. Porteous, Olli T. Raitakari, Tuomo Rankinen, D. C. Rao, Laura J. Rasmussen‐Torvik, Rajesh Rawal, Treva Rice, Paul M. Ridker, Lynda M. Rose, Stephanie A. Bien, Igor Rudan, Serena Sanna, Mark A. Sarzynski, Naveed Sattar, Kai Savonen, David Schlessinger, Salome Scholtens, Claudia Schurmann, Robert A. Scott, Bengt Sennblad, Marten A. Siemelink, Günther Silbernagel, P. Eline Slagboom, Harold Snieder, Jan A. Staessen, David J. Stott, Morris A. Swertz, Amy J. Swift, Kent D. Taylor, Bamidele O. Tayo, Barbara Thorand, Dorothée Thuillier, Jaakko Tuomilehto, André G. Uitterlinden, Liesbeth Vandenput, Marie‐Claude Vohl, Henry Völzke, Judith M. Vonk, Gérard Waeber, Mélanie Waldenberger, Rudi G. J. Westendorp, Sarah H. Wild, Gonneke Willemsen, Bruce H. R. Wolffenbuttel, Andrew Wong, Alan F. Wright, Wei Zhao, M. Carola Zillikens, Damiano Baldassarre, Beverley Balkau, Stefania Bandinelli, Carsten A. Böger, Dorret I. Boomsma, Claude Bouchard, Marcel Bruinenberg, Daniel I. Chasman, Yii-DerIda Chen, Peter S. Chines, Francesco Cucca, Daniele Cusi, Ulf dé Fairé, Luigi Ferrucci, Paul W. Franks, Philippe Froguel, Penny Gordon‐Larsen, Hans J. Grabe, Vilmundur Guðnason, Christopher A. Haiman, Caroline Hayward, Kristian Hveem, Andrew D. Johnson, J. Wouter Jukema, Sharon L. R. Kardia, Mika Kivimäki, Jaspal S. Kooner, Diana Kuh, Markku Laakso, Terho Lehtimäki, Loı̈c Le Marchand, Winfried März, Mark I. McCarthy, Andres Metspalu, Andrew P. Morris, Claes Ohlsson, Lyle J. Palmer, Gerard Pasterkamp, Oluf Pedersen, Annette Peters, Ulrike Peters, Ozren Polašek, Bruce M. Psaty, Lu Qi, Rainer Rauramaa, Blair H. Smith, Thorkild I. A. Sørensen, Konstantin Strauch, Henning Tiemeier, Elena Tremoli, Pim van der Harst, Henrik Vestergaard, Péter Vollenweider, Nicholas J. Wareham, David R. Weir, John B. Whitfield, James F. Wilson, Jessica Tyrrell, Timothy M. Frayling, Inês Barroso, Michael Boehnke, Caroline S. Fox, Joel N. Hirschhorn, David J. Hunter, Tim D. Spector, David P. Strachan, Cornelia M. van Duijn, Iris M. Heid, Karen L. Mohlke, Jonathan Marchini, Ruth J. F. Loos, Tuomas O. Kilpeläinen, Ching‐Ti Liu, Ingrid B. Borecki, Kari E. North, L. Adrienne Cupples

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesFP7 Ideas: European Research CouncilU.S. National Library of MedicineNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismFogarty International CenterNational Institutes of HealthHjartaverndMedical Research CouncilTartu ÜlikoolNorwegian Biodiversity Information CentreMedical Research Council CanadaNational Center for Advancing Translational SciencesMagnus Bergvalls StiftelseDanish Agency for Science and Higher EducationMarcus och Amalia Wallenbergs minnesfondHögskolan DalarnaEmil Aaltosen SäätiöFondation LeenaardsDiabetes Research and Wellness FoundationHrvatska Zaklada za ZnanostInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleMinistero della SaluteKuopion Yliopistollinen SairaalaNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesTurun Yliopistollinen KeskussairaalaKnut och Alice Wallenbergs StiftelseNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical SciencesDiabetesliittoNierstichtingMinisterio de Economía y CompetitividadBritish Heart FoundationBundesministerium für Bildung und ForschungMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaErasmus Universiteit RotterdamNational Health and Medical Research CouncilSuomen KulttuurirahastoStrategiske ForskningsrådZonMwSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNetherlands Heart InstituteDiabetes FondsFondation LeducqSteno Diabetes Center CopenhagenHealthwayHealth and Safety ExecutiveEuropean Science FoundationEuropean Regional Development FundKing's College LondonJuvenile Diabetes Research Foundation InternationalCanadian Institutes of Health ResearchDiabetes UKNational Human Genome Research InstituteDanmarks Frie ForskningsfondKidney Research UKNational Eye InstituteNational Institute for Health and Care ResearchNational Cancer InstituteAccareDonald W. Reynolds FoundationEli Lilly and CompanyMinistère du Développement Économique, de l’Innovation et de l’ExportationNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesErasmus Universitair Medisch Centrum RotterdamLandstinget DalarnasEuropean CommissionCancer Research UKWellcome TrustForsknings- og InnovationsstyrelsenFondation de FranceSundhed og Sygdom, Det Frie ForskningsrådEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentGlaxoSmithKlineAmgenNational Institute on Drug AbuseJohn D. and Catherine T. MacArthur FoundationInterregAndrea and Charles Bronfman PhilanthropiesJuho Vainion SäätiöFoundation for the National Institutes of HealthNovo Nordisk FondenAmerican Heart AssociationBristol-Myers SquibbNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésGenome-wide association studyGeneticsObesityMeta-analysisBiologyComputational biologyGenomeGeneMedicineInternal medicineGenotypeSingle-nucleotide polymorphismEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Few genome-wide association studies (GWAS) account for environmental exposures, like smoking, potentially impacting the overall trait variance when investigating the genetic contribution to obesity-related traits. Here, we use GWAS data from 51,080 current smokers and 190,178 nonsmokers (87% European descent) to identify loci influencing BMI and central adiposity, measured as waist circumference and waist-to-hip ratio both adjusted for BMI. We identify 23 novel genetic loci, and 9 loci with convincing evidence of gene-smoking interaction (GxSMK) on obesity-related traits. We show consistent direction of effect for all identified loci and significance for 18 novel and for 5 interaction loci in an independent study sample. These loci highlight novel biological functions, including response to oxidative stress, addictive behaviour, and regulatory functions emphasizing the importance of accounting for environment in genetic analyses. Our results suggest that tobacco smoking may alter the genetic susceptibility to overall adiposity and body fat distribution.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations233
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNature CommunicationsMême sujetGenetic Associations and EpidemiologyTravaux en français237 207