Genetic ancestry influences body shape and obesity risk in Latin American populations
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is not simply a matter of excess weight. It also involves changes in structure and proportion in body morphology that can vary between populations and within individuals as they develop and age. Anthropometric measurements and their derived indices are widely used to study obesity. However, they present limitations to capture variations of fat distribution in the human body within a given population, and among different populations. Particularly, currently a problem in epidemiology is that cut-off points and health risk classifications based on anthropometric measures such as BMI, WHR or WHtR may not be equally valid for all population groups, especially when there are differences in genetic ancestry. Using data from [Formula: see text] Latin American adults, we evaluated the accuracy of traditional indices across gradients of Native American, European, and African ancestry, and a comparison with three-dimensional (3D) body shape analysis, which offers a promising venue for capturing these complexities. We found that traditional indices systematically misclassified obesity-related risk in certain ancestry groups, with WHR and WHtR showing ancestry-specific biases. In contrast, 3D body shape promises to capture nuanced variations in fat distribution and reduced ancestry-related misclassification. By leveraging techniques based on advanced geometric morphometry and image and data processing, we can better characterize the interaction between genetic ancestry and body composition, ultimately improving the accuracy of obesity diagnosis and stratification in Latin American populations. These results highlight the need for ancestry-aware obesity diagnostics and demonstrate that integrating advanced 3D morphometric techniques can improve risk assessment and guide precision public health strategies in Latin America and beyond. We demonstrate that incorporating 3D body shape data alongside genetic ancestry data improves the accuracy of obesity risk stratification in Latin American populations. Our proposed methods could be adapted, expanded and applied to other populations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».