A Study of 41 Canine Orthologues of Human Genes Involved in Monogenic Obesity Reveals Marker in the ADCY3 for Body Weight in Labrador Retrievers
Notice bibliographique
Résumé
Obesity and overweight are common conditions in dogs, but individual susceptibility varies with numerous risk factors, including diet, age, sterilization, and gender. In addition to environmental and biological factors, genetic and epigenetic risk factors can influence predisposition to canine obesity, however, they remain unknown. Labrador Retrievers are one of the breeds that are prone to obesity. The purpose of this study was to analyse 41 canine orthologues of human genes linked to monogenic obesity in humans to identify genes associated with body weight in Labrador Retriever dogs. We analysed 11,520 variants from 50 dogs using a linear mixed model with sex, age, and sterilization as covariates and population structure as a random effect. Estimates obtained from the model were subjected to a maxT permutation procedure to adjust p-values for FWER < 0.05. Only the ADCY3 gene showed statistically significant association: TA>T deletion located at 17:19,222,459 in 1/20 intron (per allele effect of 5.56 kg, SE 0.018, p-value = 5.83 × 10−5, TA/TA: 11 dogs; TA/T: 32 dogs; T/T: 7 dogs). Mutations in the ADCY3 gene have already been associated with obesity in mice and humans, making it a promising marker for canine obesity research. Our results provide further evidence that the genetic makeup of obesity in Labrador Retriever dogs contains genes with large effect sizes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».