A genome-wide association study identified 10 novel genomic loci associated with intrinsic capacity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 2015, the World Health Organization introduced the concept of intrinsic capacity (IC), a composite of all the physical and mental attributes that contribute to healthy aging. While substantial evidence supports the biological basis of IC and its subdomains, the extent of genetic influence on IC remains largely unexplored, with no studies currently available. Understanding the genetic basis of IC is crucial to advancing our knowledge and identifying interventions that promote healthy aging. To investigate the genetic basis of IC, we used data from the UK Biobank (UKB; N=44,631) and the Canadian longitudinal study on aging (CLSA; N=13,085). We estimated SNP-based heritability (h 2 SNP ) at 25.2% in UKB and 19.5% in CLSA. A Genome-Wide Association Study (GWAS) identified 38 independent SNPs for IC across 10 genomic loci and 4,289 candidate SNPs, mapped to 197 genes. Post-GWAS analysis revealed the role of these genes on cellular processes such as cell proliferation, immune function, metabolism, and neurodegeneration, with high expressions in muscle, heart, brain, adipose, and tibial nerve tissues. Of the 52 traits tested, 23 showed significant genetic correlations with IC, and a higher genetic loading for IC was associated with higher IC scores. This study is the first to identify genetic variants and pathways associated with IC, providing a foundation for future research on healthy aging.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».