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Enregistrement W2757821575 · doi:10.1038/s41467-017-00556-x

CNV-association meta-analysis in 191,161 European adults reveals new loci associated with anthropometric traits

2017· review· en· W2757821575 sur OpenAlexaff
Aurélien Macé, Marcus A. Tuke, Patrick Deelen, Kati Kristiansson, Hannele Mattsson, Margit Nõukas, Yadav Sapkota, Ursula M. Schick, Eleonora Porcu, Sina Rüeger, Aaron F. McDaid, David J. Porteous, Thomas W. Winkler, Erika Salvi, Nick Shrine, Xueping Liu, Wei Ang, Weihua Zhang, Mary F. Feitosa, Cristina Venturini, Peter J. van der Most, Anders Rosengren, Andrew R. Wood, Robin N. Beaumont, Samuel E. Jones, Katherine S. Ruth, Hanieh Yaghootkar, Jessica Tyrrell, Aki S. Havulinna, Harmen Boers, Reedik Mägi, Jennifer Kriebel, Martina Müller‐Nurasyid, Markus Perola, Markku S. Nieminen, Marja‐Liisa Lokki, Mika Kähönen, Jorma Viikari, Frank Geller, Jari Lahti, Aarno Palotie, Päivikki Koponen, Annamari Lundqvist, Harri Rissanen, Erwin P. Böttinger, Saima Afaq, Mary K. Wojczynski, Petra Lenzini, Ilja M. Nolte, Thomas Sparsø, Nicole Schupf, Kaare Christensen, Thomas T. Perls, Anne B. Newman, Thomas Werge, Harold Snieder, Timothy D. Spector, John C. Chambers, Seppo Koskinen, Mads Melbye, Olli T. Raitakari, Terho Lehtimäki, Martin D. Tobin, Louise V. Wain, Juha Sinisalo, Annette Peters, Thomas Meitinger, Nicholas G. Martin, Naomi R. Wray, Grant W. Montgomery, Sarah E. Medland, Morris A. Swertz, Erkki Vartiainen, Katja Borodulin, Satu Männistö, Anna Murray, Murielle Bochud, Sébastien Jacquemont, Fernando Rivadeneira, Thomas Folkmann Hansen, Albertine J. Oldehinkel, Massimo Mangino, Michael A. Province, Panos Deloukas, Jaspal S. Kooner, Rachel M. Freathy, Craig E. Pennell, Bjarke Feenstra, David P. Strachan, Guillaume Lettre, Joel N. Hirschhorn, Daniele Cusi, Iris M. Heid, Caroline Hayward, Katrin Männik, J. Beckmann, Ruth J. F. Loos, Dale R. Nyholt, Andres Metspalu, Johan G. Eriksson, Michael N. Weedon, Veikko Salomaa, Lude Franke, Alexandre Reymond, Timothy M. Frayling, Zoltán Kutalik

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA regulation and disease
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart InstituteCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingMedical Research CouncilSamfundet FolkhälsanNational Heart, Lung, and Blood InstituteEmil Aaltosen SäätiöSigne ja Ane Gyllenbergin SäätiöNovo NordiskSystemsX.chAcademy of FinlandNational Institutes of HealthSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungSimons Foundation Autism Research InitiativeHelsingin YliopistoQIMR Berghofer Medical Research InstituteJuho Vainion SäätiöFinska LäkaresällskapetWellcome TrustLundbeckfondenUniversitair Medisch Centrum GroningenFolkhälsanin TutkimussäätiöNational Science Foundation
Mots-clésAnthropometryMeta-analysisAssociation (psychology)Genome-wide association studyGeneticsGenetic associationBiologyComputational biologyMedicineGenotypePsychologyGeneSingle-nucleotide polymorphismInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There are few examples of robust associations between rare copy number variants (CNVs) and complex continuous human traits. Here we present a large-scale CNV association meta-analysis on anthropometric traits in up to 191,161 adult samples from 26 cohorts. The study reveals five CNV associations at 1q21.1, 3q29, 7q11.23, 11p14.2, and 18q21.32 and confirms two known loci at 16p11.2 and 22q11.21, implicating at least one anthropometric trait. The discovered CNVs are recurrent and rare (0.01–0.2%), with large effects on height (>2.4 cm), weight (>5 kg), and body mass index (BMI) (>3.5 kg/m2). Burden analysis shows a 0.41 cm decrease in height, a 0.003 increase in waist-to-hip ratio and increase in BMI by 0.14 kg/m2 for each Mb of total deletion burden (P = 2.5 × 10−10, 6.0 × 10−5, and 2.9 × 10−3). Our study provides evidence that the same genes (e.g., MC4R, FIBIN, and FMO5) harbor both common and rare variants affecting body size and that anthropometric traits share genetic loci with developmental and psychiatric disorders.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,007
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations105
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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