FTO genotype, dietary protein intake, and body weight in a multiethnic population of young adults: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Variation in the fat mass and obesity-associated gene ( FTO ) has been associated with susceptibility to obesity, but the association appears to be modified by diet. We investigated whether dietary protein intake modifies the association between FTO variant rs1558902 and body mass index (BMI) and waist circumference in young adults ( n = 1491) from the cross-sectional Toronto Nutrigenomics and Health Study. Lifestyle, genetic, anthropometric, and biochemical data were collected and diet was assessed using a Toronto-modified Willett Food Frequency Questionnaire. General linear models stratified by ethnicity and adjusted for age, sex, and total energy intake were used to examine the association between FTO genotypes and measures of body weight, and whether protein intake modified any of the associations. East Asians who were homozygous for the rs1558902 risk allele (A) had a greater BMI ( p = 0.004) and waist circumference ( p = 0.03) than T allele carriers. This association was not observed in individuals of Caucasian or South Asian ancestry. Among East Asians, a significant FTO-protein interaction was observed for BMI ( p = 0.01) and waist circumference ( p = 0.007). Those with low protein intake (≤ 18% total energy intake) who were homozygous for the rs1558902 risk allele (A) had significantly higher BMI ( p < 0.0001) and waist circumference ( p = 0.0006) compared to carriers of the T allele. These associations were absent in the high protein intake group (> 18% total energy intake). Compared to Caucasians and South Asians, East Asians consumed a significantly higher ratio of animal-to-plant protein ( p < 0.05). These findings suggest that high dietary protein intake may protect against the effects of risk variants in the FTO gene on BMI and waist circumference.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».