An association study exploring the genetic relationship of psoriatic arthritis and obesity
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine if there is a genetic component causing psoriatic arthritis (PsA) patients to have higher BMIs when compared to the general population. Method: 696 obese samples were identified from a previous genetic study on obesity which were genotyped using a PsA SNP panel. 650 PsA patients who were examined for PsA related anthropometric measures were genotyped using an obesity SNP panel. An obesity panel was created using a gene prioritization method to create a 46 SNP obesity-weighted panel. Two separate quantitative trait analyses were performed to obtain the association between BMI and genotype of the subsequent panels using a linear regression model. Bonferroni correction was used to adjust for multiple comparisons. Results: Genotypes of two PsA-weighted SNPs, rs10782001 (FBXL19) and rs3131382 (HLA-B*39), showed a significant difference with BMI. Patients with the FBXL19 variant had an average BMI in the presence of GG genotype of 37.2 kg/m² vs 34.3 kg/m² for the AA genotype (p=0.0007). Patients with the HLA-B*39:05 variant had an average BMI with the TT genotype of 47.1 kg/m2 vs 35.4 kg/m² for the CC genotype (p=0.00005). One obesity-weighted SNP, rs11915371 (SAMMSON/FOXP1), showed a significant difference of BMI between genotypes in PsA patients. The average BMI of those with the CC genotype was 32.42 kg/m² compared to an average BMI of 29.77 kg/m² with the TT genotype (p=0.0009). Conclusion: Homozygotes for the minor allele of SNPs within HLA-B*39, FBXL19, and SAMMSON/FOXP1 have shown to have an increased BMI, suggesting a potential genetic link between these genes and PsA and obesity.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».