MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4292454371 · doi:10.1038/s41366-022-01202-3

Changing genetic architecture of body mass index from infancy to early adulthood: an individual based pooled analysis of 25 twin cohorts

2022· article· en· W4292454371 sur OpenAlexaff
Karri Silventoinen, Weilong Li, Aline Jelenkovic, Reijo Sund, Yoshie Yokoyama, Sari Aaltonen, Maarit Piirtola, Masumi Sugawara, Mami TANAKA, Satoko Matsumoto, Laura A. Baker, Catherine Tuvblad, Per Tynelius, Finn Rasmussen, Jeffrey M. Craig, Richard Saffery, Gonneke Willemsen, Meike Bartels, Nicholas G. Martin, Sarah E. Medland, Grant W. Montgomery, Paul Lichtenstein, Robert F. Krueger, Matt McGue, Shandell Pahlen, Kaare Christensen, Axel Skytthe, Kirsten Ohm Kyvik, Kimberly J. Saudino, Lise Dubois, Michel Boivin, Mara Brendgen, Ginette Dionne, Frank Vitaro, Vilhelmina Ullemar, Catarina Almqvist, Patrik K. E. Magnusson, Robin P. Corley, Brooke M. Huibregtse, Ariel Knafo‐Noam, David Mankuta, Lior Abramson, Claire M. A. Haworth, Robert Plomin, Morten Bjerregaard-Andersen, Henning Beck‐Nielsen, Morten Sodemann, Glen E. Duncan, Dedra Buchwald, S. Alexandra Burt, Kelly L. Klump, Clare Llewellyn, Abigail Fisher, Dorret I. Boomsma, Thorkild I. A. Sørensen, Jaakko Kaprio

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Obesity · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à MontréalUniversité LavalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Drug AbuseNational Institute on AgingMedical Research CouncilNational Institutes of HealthNational Institute of Mental HealthBonnie Babes FoundationVetenskapsrådetState Government of VictoriaKarolinska InstitutetJapan Society for the Promotion of ScienceNational Health and Medical Research CouncilAcademy of FinlandCollege of Engineering, Michigan State UniversityHelsingin YliopistoHelsingin ja Uudenmaan SairaanhoitopiiriMichigan State University
Mots-clésBody mass indexGenetic architectureMedicineDemographyTwin studyIndex (typography)GerontologyObesityInternal medicineGeneticsBiologyHeritabilityEnvironmental healthQuantitative trait locusComputer sciencePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Body mass index (BMI) shows strong continuity over childhood and adolescence and high childhood BMI is the strongest predictor of adult obesity. Genetic factors strongly contribute to this continuity, but it is still poorly known how their contribution changes over childhood and adolescence. Thus, we used the genetic twin design to estimate the genetic correlations of BMI from infancy to adulthood and compared them to the genetic correlations of height. METHODS: We pooled individual level data from 25 longitudinal twin cohorts including 38,530 complete twin pairs and having 283,766 longitudinal height and weight measures. The data were analyzed using Cholesky decomposition offering genetic and environmental correlations of BMI and height between all age combinations from 1 to 19 years of age. RESULTS: The genetic correlations of BMI and height were stronger than the trait correlations. For BMI, we found that genetic correlations decreased as the age between the assessments increased, a trend that was especially visible from early to middle childhood. In contrast, for height, the genetic correlations were strong between all ages. Age-to-age correlations between environmental factors shared by co-twins were found for BMI in early childhood but disappeared altogether by middle childhood. For height, shared environmental correlations persisted from infancy to adulthood. CONCLUSIONS: Our results suggest that the genes affecting BMI change over childhood and adolescence leading to decreasing age-to-age genetic correlations. This change is especially visible from early to middle childhood indicating that new genetic factors start to affect BMI in middle childhood. Identifying mediating pathways of these genetic factors can open possibilities for interventions, especially for those children with high genetic predisposition to adult obesity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of ObesityMême sujetGenetic Associations and EpidemiologyTravaux en français237 207