Genome‐Wide Interactions with Dairy Intake for Body Mass Index in Adults of European Descent
Notice bibliographique
Résumé
Scope Body weight responds variably to the intake of dairy foods. Genetic variation may contribute to inter‐individual variability in associations between body weight and dairy consumption. Methods and results A genome‐wide interaction study to discover genetic variants that account for variation in BMI in the context of low‐fat, high‐fat and total dairy intake in cross‐sectional analysis was conducted. Data from nine discovery studies (up to 25 513 European descent individuals) were meta‐analyzed. Twenty‐six genetic variants reached the selected significance threshold ( p ‐interaction <10 −7) , and six independent variants ( LINC01512 ‐rs7751666, PALM2/AKAP2 ‐rs914359, ACTA2‐ rs1388, PPP1R12A ‐rs7961195, LINC00333 ‐rs9635058, AC098847.1 ‐rs1791355) were evaluated meta‐analytically for replication of interaction in up to 17 675 individuals. Variant rs9635058 (128 kb 3’ of LINC00333 ) was replicated ( p ‐interaction = 0.004). In the discovery cohorts, rs9635058 interacted with dairy ( p ‐interaction = 7.36 × 10 −8) such that each serving of low‐fat dairy was associated with 0.225 kg m −2 lower BMI per each additional copy of the effect allele (A). A second genetic variant ( ACTA2 ‐rs1388) approached interaction replication significance for low‐fat dairy exposure. Conclusion Body weight responses to dairy intake may be modified by genotype, in that greater dairy intake may protect a genetic subgroup from higher body weight.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».