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Enregistrement W4323926585 · doi:10.1016/j.isci.2023.106376

Genetic control of body weight by the human brain proteome

2023· article· en· W4323926585 sur OpenAlexafffund
Éloi Gagnon, Arnaud Girard, Émilie Gobeil, Jérôme Bourgault, Christian Couture, Patricia L. Mitchell, Claude Bouchard, Angelo Tremblay, Patrick Mathieu, Andréanne Michaud, Louis Përusse, Benoît J. Arsenault

Notice bibliographique

RevueiScience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéUniversité Laval
Mots-clésGenome-wide association studyMendelian randomizationColocalizationProteomeBiologyGeneExpression quantitative trait lociAlleleProteomicsGenetic associationGeneticsComputational biologySingle-nucleotide polymorphismNeuroscienceGenetic variantsGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genome-wide association studies (GWAS) have identified hundreds of genetic variants associated with body weight but the biological relevance of most remains unexplored. Given the critical role of the brain in body weight regulation, we set out to determine whether genetic variants linked with body mass index (BMI) could be mapped to brain proteins. Using genetic colocalization, we mapped 25 loci from the largest BMI GWAS (n = 806,834) to brain protein concentrations obtained from publicly available datasets. We also performed a proteome-wide Mendelian randomization on 696 brain proteins followed by genetic colocalization and identified 35 additional brain proteins. Only a minority of these proteins (<30%) had a colocalization signal with cortex gene expression levels, highlighting the value of moving beyond gene expression levels and examining brain protein levels. In conclusion, we identified 60 unique proteins expressed in the brain that may be critical regulators of body weight in humans.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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