Comprehensive identification of pleiotropic loci for body fat distribution using the NHGRI‐EBI Catalog of published genome‐wide association studies
Notice bibliographique
Résumé
Summary We conducted a hypothesis‐free cross‐trait analysis for waist‐to‐hip ratio adjusted for body mass index (WHR adjBMI ) loci derived through genome‐wide association studies (GWAS). Summary statistics from published GWAS were used to capture all WHR adjBMI single‐nucleotide polymorphisms (SNPs), and their proxy SNPs were identified. These SNPs were used to extract cross‐trait associations between WHR adjBMI SNPs and other traits through the NHGRI‐EBI GWAS Catalog. Pathway analysis was conducted for pleiotropic WHR adjBMI SNPs. We found 160 WHR adjBMI SNPs and 3675 proxy SNPs. Cross‐trait analysis identified 239 associations, of which 100 were for obesity traits. The remaining 139 associations were filtered down to 101 unique linkage disequilibrium block associations, which were grouped into 13 categories: lipids, red blood cell traits, white blood cell counts, inflammatory markers and autoimmune diseases, type 2 diabetes‐related traits, adiponectin, cancers, blood pressure, height, neuropsychiatric disorders, electrocardiography changes, urea measurement, and others. The highest number of cross‐trait associations were found for triglycerides (n = 10), high‐density lipoprotein cholesterol (n = 9), and reticulocyte counts (n = 8). Pathway analysis for WHR adjBMI pleiotropic SNPs found immune function pathways as the top canonical pathways. Results from our original methodology indicate a novel genetic association between WHR adjBMI and reticulocyte counts and highlight the pleiotropy between abdominal obesity, immune pathways, and other traits.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».