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J-GLOBAL ID：201902273554435517   整理番号：19A2134568

全ゲノム関連分析大データに基づくメンデルランダム化手法による出生体重と小児肥満との関連を探る【JST・京大機械翻訳】

Mendelian randomization based on GWAS big data to explore birth weight and childhood obesity

著者 (3件)： Liang Yingna (广東省广州市白云区婦幼保健院 广州,510400) ,  Huang Yuting (广東省广州市白云区婦幼保健院 广州,510400) ,  Li Lixin (广東省广州市白云区婦幼保健院 广州,510400)
資料名： Zhongguo Xun Zheng Erke Zazhi  (Zhongguo Xun Zheng Erke Zazhi)
巻： 14  号： 2  ページ： 134-138  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3093A  ISSN： 1673-5501  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:全ゲノム関連分析(GWAS)データを用い、メンデルランダム化(MR)法により、出生体重と児童肥満との関連を検討する。方法:本研究では、MR研究方法を用い、遺伝子ツール変数を用いて、出生体重と児童肥満の因果的関連を検討する。早期成長遺伝学アライアンス(EGG)で公表された遺伝子データを参考にして(データ取得時間2018年10月20日)、MR-baseプラットフォームを借りた。出生時体重に関連する統計的なSNPをスクリーニングパラメータ(P<5×10-8,連鎖不平衡r2<0.1)として選択し,逆分散加重分析(IVW)により,以下の結果を得た。加重中央値法とMR-Egger法により、出生体重と児童肥満(児童肥満定義)をそれぞれ判断した。年齢別BMI≧P95)の因果的関連は,018歳であった。SNP関連の出生体重と児童の肥満リスクの森林図と散点図を描いた。結果:合計33の出生体重に関連するSNPをスクリーニングした。合計5530例の肥満児童と8318人の正常児童を組み入れた。IVW分析;OR=1.79,95%CI;1.292.47,P=4.24×10-4;加重中央値法;OR=1.30,95%CI;0.812.08,P=0.27;MR-Egger法;OR=1.73,95%CI;0.585.20,P=0.36。森林図IVWの結果により、児童の肥満の遺伝的感受性は出生体重レベルと関係があることが明らかになり、rs7964361、rs11765649、rs3780573とrs1351394の分析は、出生体重と児童肥満の関連に統計学的な差があることを表明した。出生体重に関連するSNP及びその子供の肥満リスクの散点図は,IVW法,MR-Egger法及び加重中央値法の因果関連推定が近いことを示した。結論:IVW法は出生体重が児童肥満と強い相関性を持つが、他の2種類の統計方法の分析はいずれも統計学的な差がなく、両者の関連はまだ更なる証拠支持が必要である。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 統計学 ,  ヒト ,  児童 ,  ゲノムワイド関連解析 ,  子供 ,  遺伝子 ,  *肥満 ,  遺伝学 ,  データ収集 ,  *ゲノム
準シソーラス用語： 肥満児 ,  加重 ,  連鎖不平衡 ,  アライアンス ,  *小児肥満 ,  *出生体重 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J)

タイトルに関連する用語 (5件)： ゲノム ,  分析 ,  手法 ,  出生体重 ,  小児肥満