<i>ADCY3</i> Ser107Pro links difficulty awakening in the morning to adiposity through circadian regulation of adipose thermogenesis
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Modern lifestyles often disturb circadian rhythms, yet the genetic circuits that convert this stress into metabolic dysfunction remain poorly defined. Here, we identify a missense variant in ADCY3 (rs11676272; Ser107Pro) as a pleiotropic regulator of circadian preference and adiposity. Using genome-wide pleiotropy analysis in ∼480,000 UK Biobank participants, we show that the G risk allele (Pro107) increases morningness, BMI, and fat mass in European (N=451,324) and African (N=8,738) ancestry groups, with behavioral amplification by morning difficulty awakening observed in Europeans, power limited interaction modeling in other populations. Structural modeling and transcriptomic analysis suggest this allele destabilizes ADCY3 and alters adipose-specific splicing and expression. In mice, Adcy3 is rhythmically expressed in adipose tissue, with the conserved Pro107 site showing BMAL1 binding and cold-inducible activation. Human adipose ADCY3 expression also increases after weight loss. Together, these findings reveal a genotype-dependent, behaviorally modifiable axis linking difficulty awakening to adipose thermogenesis and obesity risk.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».