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Enregistrement W2893108143 · doi:10.1111/obr.12742

Revisiting the evolutionary origins of obesity: lazy versus peppy‐thrifty genotype hypothesis

2018· review· en· W2893108143 sur OpenAlexaff
Hudson Reddon, Yogita S. Patel, Michelle Turcotte, Marie Pigeyre, David Meyre

Notice bibliographique

RevueObesity Reviews · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObesityPleiotropyBody mass indexBiologyPopulationGenotypeAlleleGeneticsEvolutionary biologyDemographyGenePhenotypeEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent global obesity epidemic is attributed to major societal and environmental changes, such as excessive energy intake and sedentary lifestyle. However, exposure to 'obesogenic' environments does not necessarily result in obesity at the individual level, as 40-75% of body mass index variation in population is attributed to genetic differences. The thrifty genotype theory posits that genetic variants promoting efficient food sequestering and optimal deposition of fat during periods of food abundance were evolutionarily advantageous for the early hunter-gatherer and were positively selected. However, the thrifty genotype is likely too simplistic and fails to provide a justification for the complex distribution of obesity predisposing gene variants and for the broad range of body mass index observed in diverse ethnic groups. This review proposes that gene pleiotropy may better account for the variability in the distribution of obesity susceptibility alleles across modern populations. We outline the lazy-thrifty versus peppy-thrifty genotype hypothesis and detail the body of evidence in the literature in support of this novel concept. Future population genetics and mathematical modelling studies that account for pleiotropy may further improve our understanding of the evolutionary origins of the current obesity epidemic.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSans objet
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

Citations35
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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