How Do Genetic and Environmental Factors Influence Cardiometabolic Risk Factors? Findings from the Isfahan Twins Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A cross-sectional study. METHODS: Past medical history documentation and physical examination were conducted for all participants. Fasting venous blood samples were taken to measure fasting blood glucose (FBG) and lipid levels. The ACE model, a structural equation model, was used to assess heritability. RESULTS: This study included 710 twin pairs (210 monozygotic and 500 dizygotic) ranging in age from 2 to 52 years (mean age: 11.67±10.71 years). The study was conducted using participants from the Isfahan Twin Registry (ITR) in 2017. Results showed that in early childhood (2-6 years), height, weight, and body mass index (BMI) were influenced by shared environmental factors (76%, 75%, and 73%, respectively). In late childhood (7-12 years), hip circumference, waist circumference (WC), and low-density lipoprotein (LDL) cholesterol were found to be highly heritable (90%, 76%, and 64%, respectively). In adolescents, height (94%), neck circumference (85%), LDL-cholesterol (81%), WC (70%), triglycerides (69%), weight (68%), and BMI (65%) were all found to be highly or moderately heritable. In adult twins, arm circumference (97%), weight (86%), BMI (82%), and neck circumference (81%) were highly heritable. CONCLUSION: This study demonstrates that both genetic and environmental factors play a role in influencing individuals at different stages of their lives. Notably, while certain traits such as obesity have a high heritability during childhood, their heritability tends to decrease as individuals transition into adulthood.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».