Genetic Evidence for Different Adiposity Phenotypes and Their Opposing Influences on Ectopic Fat and Risk of Cardiometabolic Disease

疾病 肥胖 胰岛素抵抗 代谢综合征 医学 脂肪团 遗传学 内科学 体质指数 生物 内分泌学 腰围 生物信息学 糖尿病 腹部肥胖 表型
作者
Susan Martin,Madeleine Cule,Nicolas Basty,Jessica Tyrrell,Robin N Beaumont,Andrew R. Wood,Timothy M. Frayling,Elena P. Sorokin,Brandon Whitcher,Yi Liu,Jimmy D. Bell,E. Louise Thomas,Hanieh Yaghootkar
出处
期刊:Diabetes [American Diabetes Association]
卷期号:70 (8): 1843-1856 被引量:15
标识
DOI:10.2337/db21-0129
摘要

To understand the causal role of adiposity and ectopic fat in type 2 diabetes and cardiometabolic diseases, we aimed to identify two clusters of adiposity genetic variants, one with ‘adverse’ metabolic effects (UFA) and the other with, paradoxically, ‘favourable’ metabolic effects (FA). We performed a multivariate genome-wide association study using body fat percentage and metabolic biomarkers from UK Biobank and identified 38 UFA and 36 FA variants. Adiposity-increasing alleles were associated with an adverse metabolic profile, higher risk of disease, higher CRP, higher fat in subcutaneous and visceral adipose tissue, liver and pancreas for UFA; and a favourable metabolic profile, lower risk of disease, higher CRP, higher subcutaneous adipose tissue but lower liver fat for FA. We detected no sexual dimorphism. The Mendelian randomization studies provided evidence for risk-increasing effect of UFA and protective effect of FA on type 2 diabetes, heart disease, hypertension, stroke, non-alcoholic fatty liver disease and polycystic ovary syndrome. FA is distinct from UFA by its association with lower liver fat, and protection from cardiometabolic diseases; it was not associated with visceral or pancreatic fat. Understanding the difference in FA and UFA may lead to new insights in preventing, predicting and treating of cardiometabolic diseases.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
mianyu发布了新的文献求助10
刚刚
fiffy完成签到,获得积分20
刚刚
刚刚
1秒前
2秒前
ISSING完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
2秒前
2秒前
2秒前
3秒前
3秒前
4秒前
4秒前
4秒前
4秒前
王伟发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
4秒前
搜集达人的应助被xcy0113采纳,获得10
4秒前
5秒前
李健的应助被111采纳,获得10
5秒前
5秒前
5秒前
6秒前
6秒前
眼里起雾发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
6秒前
dolphin发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
鲍尔槐发布了新的文献求助30
6秒前
CCYi发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
7秒前
7秒前
Passion发布了新的文献求助10
7秒前
Lucia发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
天天快乐的应助被ming采纳,获得10
8秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Das Matthäusevangelium: Kapitel 1:1–17 1000
IRTSD: Open-Source Data and Toolset for Electromagnetic Transient Analysis of Disturbances and IBR Control Malfunctions in Transmission Systems 1000
Entre Praga y Madrid : los contactos checoslovaco-españoles (1948-1977) 600
A REVIEW OF THE V-22 DYNAMICS VALIDATION PROGRAM 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8128930
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9531326
关于积分的说明 21590111
捐赠科研通 7709878
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3417492
关于科研通互助平台的介绍 2543024
邀请新用户注册赠送积分活动 2458737