Heritability and genetic correlations of obesity indices with ambulatory and office beat-to-beat blood pressure in the Oman Family Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To more precisely and comprehensively estimate the genetic and environmental correlations between various indices of obesity and BP. METHODS: We estimated heritability and genetic correlations of obesity indices with BP in the Oman family study (n = 1231). Ambulatory and office beat-to-beat BP was measured and mean values for SBP and DBP during daytime, sleep, 24-h and 10 min at rest were calculated. Different indices were used to quantify obesity and fat distribution: BMI, percentage of body fat (%BF), waist circumference and waist-to-height ratio (WHtR). SOLAR software was used to perform univariate and bivariate quantitative genetic analyses adjusting for age, age, sex, age-sex and age--sex interactions. RESULTS: Heritabilities of BP ranged from 30.2 to 38.2% for ambulatory daytime, 16.8--21.4% for sleeping time, 32.1--40.4% for 24-h and 22--24.4% for office beat-to-beat measurements. Heritabilities for obesity indices were 67.8% for BMI, 52.2% for %BF, 37.3% for waist circumference and 37.9% for WHtR. All obesity measures had consistently positive phenotypic correlations with ambulatory and office beat-to-beat SBP and DBP (r-range: 0.14--0.32). Genetic correlations of obesity indices with SBP and DBP were higher than environmental correlations (rG: 0.16--0.50; rE: 0.01--0.31). CONCLUSION: The considerable genetic overlap between a variety of obesity indices and both ambulatory and office beat-to-beat BP highlights the relevance of pleiotropic genes. Future GWAS analyses should discover the specific genes both influencing obesity indices and BP to help unravel their shared genetic background.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».