Influence of Polygenic Risk on Height and BMI in Adults With a 22q11.2 Microdeletion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context Elevated a priori risk may enhance the likelihood that common variant effects, captured collectively in a polygenic risk score (PRS), approach clinical utility. Objective In this study, we investigated the modifying effect of PRSs for adult height and body mass index (BMI) in individuals with elevated baseline risk for short stature (<3rd percentile height) and obesity (BMI ≥30) conferred by a 22q11.2 microdeletion. Methods We tested height-PRS and BMI-PRS for association with their respective phenotypes in 259 adults of European ancestry with a 22q11.2 microdeletion using sequencing data and multivariable linear regression models to account for clinical/demographic variables. Results In multivariable linear regression models, height-PRS and BMI-PRS explained 25.8% and 5.7% of the variance in their respective traits (P < .001 for both). When applying the height-PRS to stratify risk for short stature, 42.3% of individuals in the lowest PRS quintile had short stature (vs 5.9% in the highest PRS quintile, odds ratio = 11.46, P = 1.74E-05). Using logistic regression models to predict short stature in a receiver operating characteristic curve analysis, a model combining height-PRS and clinical/demographic covariates achieved an area under the curve of 0.78, performing significantly better than a covariate-only model. Conclusion The results demonstrate that adult height and BMI can be influenced by the effects of genome-wide common variants in the presence of a rare variant conferring elevated a priori risk. Height-PRS may help refine growth expectations in individuals with 22q11.2 microdeletion.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».