Neuromedin β : a strong candidate gene linking eating behaviors and susceptibility to obesity
Notice bibliographique
Résumé
Background: Obesity is frequently associated with eating disorders, and evidence indicates that both conditions are influenced by genetic factors. However, little is known about the genes influencing eating behaviors. \n \nObjective: The objective was to identify genes associated with eating behaviors. \n \nDesign: Three eating behaviors were assessed in 660 adults from the Québec Family Study with the use of the Three-Factor Eating Questionnaire. A genome-wide scan was conducted with a total of 471 genetic markers spanning the 22 autosomes to identify quantitative trait loci for eating behaviors. Body composition and macronutrient and energy intakes were also measured. \n \nResults: Four quantitative trait loci were identified for disinhibition and susceptibility to hunger. Of these, the best evidence of linkage was found between a locus on chromosome 15q24-q25 and disinhibition (P < 0.0058) and susceptibility to hunger (P < 0.0001). After fine-mapping, the peak linkage was found between markers D15S206 and D15S201 surrounding the neuromedin β (NMB) gene. A missense mutation (p.P73T) located within the NMB gene showed significant associations with eating behaviors and obesity phenotypes. The T73T homozygotes were 2 times as likely to exhibit high levels of disinhibition (odds ratio: 1.8; 95% CI: 1.07, 2.89; P = 0.03) and susceptibility to hunger (odds ratio: 1.9; 95% CI: 1.15, 3.06; P = 0.01) as were the P73 allele carriers. Six-year follow-up data showed that the amount of body fat gain over time in T73T subjects was >2 times that than in P73P homozygotes (3.6 compared with 1.5 kg; P < 0.05
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».