Genome-wide association study provides novel insight into the genetic architecture of severe obesity
Notice bibliographique
Résumé
Severe obesity (SevO) is a primary driver of cardiovascular diseases (CVD), cardiometabolic diseases (CMD) and several cancers, with a disproportionate impact on marginalized populations. SevO is an understudied global health disease, limiting knowledge about its mechanisms and impacts. In genome-wide association study (GWAS) meta-analyses of the tail end of the BMI distribution (≥95th percentile BMI) and two SevO phenotypes [Obesity Class III BMI ≥ 40 kg/m2 and Obesity Class IV BMI ≥ 50 kg/m2] in 159,359 individuals across eleven ancestrally diverse population-based studies followed by replication in 480,897 individuals across six ancestrally diverse studies, we identified and replicated three novel signals in known loci of BMI [TENM2, PLCL2, ZNF184], associated with SevO traits. We confirmed a large overlap in the genetic architecture of continuous BMI and severe obesity phenotypes, suggesting little genetic heterogeneity in common variants, between obesity subgroups. Systematic analyses combining functional mapping, polygenic risk scores (PRS), phenome wide association studies (PheWAS) and environmental risk factors further reinforce shared downstream comorbidities associated with continuous measures of BMI and the importance of known lifestyle factors in interaction with genetic predisposition to SevO. Our study expands the number of SevO signals, demonstrates a strong overlap in the genetic architecture of SevO and BMI and reveals a remarkable impact of SevO on the clinical phenome, affording new opportunities for clinical prevention and mechanistic insights.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».