使用脂肪措施从健康保健机构成像数据发现

文摘

脂肪组织的位置和类型是代谢综合征的一个重要因素。数据库的图像存档和通信系统(PACS)派生的腹部电脑断层扫描(CT)图像从一个大的卫生保健提供者,Geisinger,用于大规模研究的皮下脂肪组织量的关系(坐)和内脏脂肪组织(增值税),与肥胖相关的疾病和临床实验室的措施。使用“贪吃蛇”算法和2545年Geisinger pac的CT图像,我们测量水平的增值税,坐,总脂肪组织(乙)和脂肪比卷。Sex-combined sex-stratified协会之间的测试做了脂肪的措施和1233年37临床疾病诊断和实验室的措施。全基因组关联研究(GWAS)脂肪的措施也被执行。坐是与肥胖和病态肥胖密切相关。增值税水平与2型糖尿病的诊断(= 1.5×10⁻⁵⁸)、阻塞性睡眠呼吸暂停(= 7.7×10⁻³⁷)、高密度脂蛋白(HDL)水平(= 1.42×10⁻³⁶),甘油三酸酯水平(= 1.44×10⁻⁴³),白细胞(WBC)计数(= 7.37×10⁻⁹)。Sex-stratified测试结果显示女性更强的联系,表明增加增值税的影响尤其是女性与肥胖相关的疾病的结果。GWAS识别一些暗示性的关联。本研究支持追求未来的效用的临床和基因的发现与现有的成像数据脂肪组织措施部署在一个更大的规模。

1。介绍

已知的腹部脂肪组织关系水平和代谢综合征和心血管疾病(心血管病)是长期存在的,包括2型糖尿病和睡眠呼吸暂停的风险。发达国家肥胖的成年人表现出不断增长的利率,因此,广泛的健康风险的增加(1]。开发一个深入了解肥胖对健康的影响风险使用更详细的定量特征的肥胖,除了身体质量指数(BMI),如不同类型的脂肪组织,可以提供更多的洞察健康风险的生物学肥胖的影响。

尽管BMI已被用于一个宽范围的研究,包括遗传流行病学、体重指数具有明显的局限性,测量风险,假设一个统一的贡献所有的脂肪组织,不考虑肥胖类型和位置的变化从个体到个体。脂肪组织的位置有重要作用的总体影响肥胖、集中的肥胖有更高的代谢紊乱影响健康风险(2]。此外,脂肪不是一个单一的均匀组织和地区存款的皮下脂肪组织(坐)和内脏脂肪组织(增值税)3]。虽然坐是直接在皮肤下,增值税是器官周围的脂肪组织。以往的流行病学研究表明,增值税与心血管和代谢综合征(更紧密地联系起来4]。

其他措施等肥胖的腰臀比(WHR)已被证明是预测男性患糖尿病风险的措施(5在两性[]和冠心病风险6,7]。虽然WHR是适合确定的区域分布脂肪组织(8),它已经显示出温和的联想的增值税堆积在腹部9- - - - - -11)和大变化区分增值税从坐8]。腰围的测量结果显示更强的关联与腹部增值税相比,WHR在男性和女性8,11- - - - - -13]。

另外,增值税,坐的水平可以通过计算机断层扫描(CT)更准确地测量,超声和磁共振成像(MRI) (14]。对肥胖的影响使用CT扫描的研究提供了宝贵的见解心血管疾病的风险(15]。此外,CT的脂肪组织措施有助于积累之间的关系的探索腹部坐或增值税和遗传变异,显示性别基因座与增值税水平相关(16,17]。虽然有已知的遗传贡献脂肪分布(18- - - - - -21),遗传标志物的使用定量脂肪数据从大规模CT研究提供了一个机会更好的理解基因之间的联系,肥胖,健康结果和实验室措施的一个详尽的清单。

大规模成像分析的障碍是金融投资的数据集合。Geisinger电子健康记录(EHR)数据和数以百万计的生物医学图像包含病人访问在健康和疾病,一直在收集史诗®自1996年以来,人口稳定的病人,使用基本和特殊医疗服务。此外,Geisinger MyCode社区卫生倡议,biorepository越来越多的全基因组阵列数据收集和whole-exome测序数据,最终将超越200000人(22]。因此,这是一个独特的机会来使用现有的成像、临床和遗传数据从Geisinger新发现对肥胖的影响和风险因素的识别,可以用作生物标记物在转化医学。通过应用先进的图像处理和计算机视觉的方法扩大使用成千上万的图像,许多挑战现有EHR的用法和成像数据的目的研究可以超越。

作为一个概念验证研究中,我们使用了2545种不同EHR的CT图像Geisinger,用“贪吃蛇”分割算法来自动测量个体水平的增值税,坐下来,和总脂肪组织(乙),以及脂肪比率水平。使用ICD-9代码定义情况下和37临床实验室诊断和控制措施,我们这些CT-derived脂肪措施之间的关联特征,广泛的与肥胖相关的诊断以及量化特征。随后,我们还执行sex-stratified分析识别性别对临床诊断和与肥胖相关的特征。最后,我们进行了全基因组关联研究(GWAS)之间的脂肪措施和∼600000常见的遗传变异和确认提示遗传关联。

2。方法

2.1。研究样本

EHR和本研究的基因数据2545人来自Geisinger和Geisinger MyCode社区卫生倡议。基因数据作为一组的一部分DiscovEHR Geisinger和Regeneron遗传学之间的协作。鉴于大多数病人在Geisinger欧洲美国(EA)血统的(97%),只有EA参与研究的受试者(表1)。

2.2。图像数据集

脂肪组织测量获得使用一个图像分割技术称为“贪吃蛇”算法,分析划定答的领域,从先前存在的增值税,坐在在Geisinger EHR的腹部CT扫描。数据分析进行脂肪的措施从CT切片中提取最大的总脂肪面积。同时,这些措施从片最大的腰围在腹部CT扫描进行了评估。

我们的以前的工作23详细描述了算法;在这里,我们只是简要地回顾主要步骤。制定自动脂肪量化作为无监督轮廓最小化问题。该算法由四个主要部分:(1)数据预处理,(2)外的身体轮廓估计,(3)腹部轮廓估计,和(4)脂肪量化。数据预处理是使用标准的图像处理操作。给定一个腹部CT图像,第一步是将身体从整个图像。这是完成了一个简单的阈值,考虑到Hounsfield感兴趣的区域范围。接下来,形态开放操作被用来去除材料构件(如表和托盘。分段后的身体形象,Moore-neighbor跟踪算法被用来估计外的身体轮廓。在计算机视觉中,活跃的轮廓被广泛使用在边缘检测算法来定位对象的轮廓,并施加能量最小化等属性的连续性和光滑性,使分割健壮的噪声和边缘不连续。

“贪吃蛇”算法不同于原始的“活动轮廓算法通过计算每个轮廓点的运动在一个离散的方式。外的身体轮廓作为初始轮廓提供了“贪吃蛇”算法。算法在每次迭代中,然后让一个贪婪的选择和轮廓点最低能量的位置移动,一个线性组合的图像能量,弹性能量,和曲率的能量图像轮廓点,分别。通过这种方式,我们可以确定人体轮廓和腹腔轮廓。

在最后一步中,我们量化各种使用身体轮廓和腹腔脂肪组织轮廓,分别。任何像素Hounsfield单位范围内(190−−30)被确认为脂肪。乙地区计算区域外体内的轮廓。增值税地区是由腹腔内的区域轮廓,最后,坐地区计算身体和腹腔之间的区域轮廓。我们也计算visceral-to-subcutaneous脂肪比率(VSRs)和visceral-to-total脂肪比率(录像机)使用增值税和坐。该算法确定答,增值税,和坐在分割,0.885%,3.55%,和3.26%的平均误差,分别比手动分割(23]。

2.3。评估的措施

脂肪组织提取后测量从CT图像,每个测量类型评估正常数据分布和异常值的识别。脂肪组织测量显示非正态的分布是Box-Cox转变。评估的措施是在R v3.4.0 [24]。摘要统计信息的脂肪测量补充表中给出1。

2.4。ICD-9-Based诊断

国际疾病分类(ICD-9)诊断代码Geisinger EHR的用于定义诊断的病例对照状态。病例定义为三个或更多的人访问特定ICD-9代码的情况下一级(如250.60),而控制被定义为个人拥有零访问相同的代码。个人被排除在分析给定ICD-9代码,如果他们有一个两个访问特定ICD-9代码。我们需要至少50或更多病例的诊断包括在我们协会测试。根据我们的标准,包含/排除我们1233 ICD-9代码用于协会测试,这些补充表中列出2是263年的表型回归模型聚集的地方。

2.5。临床实验室的措施

我们有37个不同的血液和血清plasma-derived /中值的意思是临床实验室Geisinger EHR的措施。所有临床实验室措施评估正常和异常值,值大于2.5标准差被移除。对数转换后被选择性地应用评估临床实验室数据正常。补充表3显示所有实验室的汇总统计措施和额外的数据集的统计摘要。

2.6。基因分型和质量控制

基因分型的Geisinger MyCode®参与者完成使用Illumina公司HumanOmniExpress-12 v1.0数组通过DiscovEHR协作。基因型质量控制(QC)之前执行任何协会测试,使用R 3.4.0和叮铃声25MyCode]为整个基因数据集(∼38000个人在本研究)。我们过滤单核苷酸多态性(snp)示例调用率(99%)、基因分型(99%),和一个小的等位基因频率阈值的1%。此外,高度相关的样本然后删除的基础上他们的身份血统亲属系数估计(pi-hat > 0.125)。主成分计算使用EIGENSOFT确认个体的EA祖先地位也成像数据。质量控制和过滤后的样本基因型和脂肪都成像数据,我们有629675个snp和2545 EA样本。

2.7。CT-Derived脂肪措施之间的联系和诊断和临床实验室的措施

CT-derived脂肪措施之间的联系和ICD-9-derived诊断或临床实验室措施使用逻辑回归和线性回归计算,分别使用软件柏拉图[26]。在这两种类型的分析,调整了年龄和性别的响应。我们也进行分析调整年龄、性别、和2型糖尿病状态,以确定是否有明显的差异对这些协变量。除了确定脂肪之间的关联强度措施和ICD-9代码,优势比和95%置信区间也计算在柏拉图。分析然后重复,分层按性别,年龄是作为协变量。

2.8。CT-Derived脂肪措施之间的联系和诊断和临床实验室措施WC和答

我们评估ICD-9诊断协会从光学片最大的答,以及ICD-9诊断协会从片最大的WC。我们看到一个不同的意义关联使用乙措施相比,WC措施时,对内脏脂肪,但不是皮下脂肪。所有增值税和坐在协会结果呈现在这个手稿的关联成像片有最大的答。

2.9。Bonferroni调整和脂肪之间的关联测试的错误发现率的措施和电子健康档案数据

Bonferroni调整为2.01×10⁻⁵(即。,(1 × 10⁻²)/(1233×4))(分母对应1233 ICD-9代码和4表型)被用作意义阈值使用ICD-9协会测试代码诊断和7.14×10⁻⁵(即。,(1 × 10⁻²)/(35×4))(分母对应于35临床实验室措施和4表型)是使用临床实验室协会测试中使用的措施。除了Bonferroni阈值,一个错误发现率(罗斯福)1%的决心。这翻译水平的2.09×10的重要性⁻⁴使用逻辑回归分析和2.57×10⁻³使用线性回归进行分析。罗斯福为sex-stratified数据集转化为1%显著性水平为1.58×10⁻⁴和2.56×10⁻³女性为1.38×10⁻⁴和3.09×10⁻³分别为男性逻辑回归和线性回归。

2.10。基因关联

基因之间的关联后获得的629675个snp QC和脂肪组织措施(增值税,坐,VSR,录像机)计算在柏拉图使用年龄和性别作为协变量。GWAS后,单核苷酸多态性带注释的使用NHGRI-EBI GWAS目录(27和掌握28),以确定是否有任何协会在这个研究复制在先前的研究中,使用一个报道至少1×10的价值意义⁻⁴从GWAS目录和把握。

3所示。结果

摘要统计信息的表型可以在表中找到1。我们的研究有一个共2545例,包括1238名男性和1307名女性,平均年龄为54±17年(平均值±标准偏差)。

3.1。脂肪组织措施之间的联系和临床诊断代码

所有脂肪组织之间的关联的结果和临床诊断代码给出补充图1和补充表4展示了协会的结果,值< 1×10⁻⁵,坐和增值税ICD-9编码sex-combined分析。最重要的协会之间的所有诊断都CT-derived脂肪组织措施(增值税和坐),与肥胖相关的ICD-9诊断代码。图1显示两个值绘制−日志10 (值)以及优势比(ORs)和置信区间(CIs)的结果通过我们1%罗斯福截止(参考的完整描述ICD-9缩写代码补充表2)。病态肥胖的协会是由10 - 20更重要的数量级;因此,结果是搬到一个单独的情节保持合理的轴的结果。结果显示大多数的关联是积极的,因此与风险增加有关。图1(一)显示坐有一个强大的协会和病态肥胖(= 3.29×10⁻⁸³;95% CI =[5.45, 7.87])和“肥胖未指明的“肥胖(NOS) (= 1.41×10⁻⁶⁸;95% CI = [2.98, 3.93])。然而,最好的结果,增值税与其他与肥胖相关的协会有一个强于坐在ICD-9代码,比如“没有提到糖尿病并发症,II型,或未指定的类型,不是说控制”(DMII太和圣uncrntr cmp nt)(增值税:= 1.49×10⁻⁵⁸;95% CI =[2.29, 2.87],在坐:= 3.23×10⁻²⁹;95%可信区间=[1.63,2.00])(数据(1)和1 (b))。虽然−日志(值),或显示趋势的加强对临床诊断和增值税,这些相同的CIs对许多协会坐在重叠和增值税。

在图2,我们过滤的总协会与肥胖相关的表型(例如,并存病但不是特别肥胖的诊断)。再次,大部分的关联显示与肥胖相关的并发症的风险增加。唯一显著差异的这是一个减少骨质疏松症的风险,也有冲突的报道关于肥胖和骨密度之间的关系(29日]。与图的结果1,增值税一般显示更强的关联与肥胖相关的并发症(图2(一个)临床诊断(图)2 (b));然而,各自CIs显示坐和增值税(图之间的重叠2 (b))。

3.2。脂肪组织措施之间的联系和临床实验室的措施

临床实验室措施从门诊获得之间的关系提供了一个机会来确定肥胖和措施如高密度脂蛋白(HDL)水平,低密度脂蛋白(LDL)水平,胆固醇(CHOL)水平,甘油三酯(三角)水平和白细胞(WBC)计数。补充表5礼物的结果sex-combined坐/增值税和临床实验室措施之间的联系值< 1×10⁻¹和补充表6为临床实验室提供汇总统计的措施。所有肥胖与脂肪措施的效果有相似的方向对临床实验室的措施。然而,增值税显示最重要的脂质水平,协会拥有最强的协会与高密度脂蛋白(= 1.42×10⁻³⁶;标准误差(SE) = 5.80×10⁻³)和三角(= 1.44×10⁻⁴³;SE = 1.08×10⁻²)(图3)。此外,脂肪的措施显示负方向与高密度脂蛋白(增值税β=−0.075),但与三角的正方向(增值税β= 0.153)。有趣的是,增值税也显示出明显高于积极与白细胞(= 7.37×10⁻⁹;SE = 6.15×10⁻³坐(相比)= 1.21×10⁻⁴;SE = 6.04×10⁻³),尽管BMI(没什么差别,= 2.21×10⁻⁹;SE = 7.22×10⁻⁴)(图3)。

3.3。Sex-Stratified分析

识别不同的趋势与健康结果相关的脂肪沉积为男性和女性,我们执行上面的联系一样,性分层临床诊断代码和实验室的措施。汇总统计sex-stratified临床实验室补充表中可以找到7。这里描述的结果仅限于ICD-9代码中发现有关两性(一些诊断只针对女性,反之亦然,因此只会被评估在一个集团或其他的)。尽管妇女的数量和人密切的数量平衡,协会的力量不同的健康状况是更大的女性。

最值得注意的是,与男性相比,女性坐在显示强与病态肥胖协会(= 3.85×10⁻⁵¹;95% CI =[4.04, 6.15]),未指明的肥胖(肥胖NOS) (= 1.32×10⁻³⁹;95% CI =[2.63, 3.69]),和“阻塞性睡眠呼吸暂停综合症”(= 5.42×10⁻¹⁵;95% CI =[1.85, 2.79])(图4(一)),尽管口服补液盐又有重叠的CIs(图4 (b))。相反,坐在男性与女性相比,显示出更高的与“水肿”(= 7.87×10⁻¹³;95% CI =[1.67, 2.46])和“腿”蜂窝织炎(= 3.05×10⁻⁷;95%可信区间=[1.51,2.52])(数据4 (c)和4 (d))。除了前协会,无论是性显示附加的坐了至少1%的罗斯福阈值(补充数据2(一个)和2 (c))。

顶部之间的关联ICD-9代码和增值税还显示性别特异性但不同于协会发现sex-combined分析。增值税协会女性强有力的证据显示“没有提到糖尿病并发症,II型,或未指定的类型,不是说控制”(= 1.34×10⁻³⁹;95% CI =[2.55, 3.55]),“糖尿病和肾脏表现、II型或未指定的类型,不是说控制”(DMII renl nt st uncntrld)。(= 1.18×10⁻⁹;95% CI =[1.77, 3.04]),和“冠状动脉粥样硬化”(Crnry athrscl natve vssl) (= 1.11×10⁻⁶;95% CI =[1.35, 2.04]),所有关系有显著不同的比男性口服补液盐(数字5(一个)和5 (b))。以外的这些结果,增值税协会五ICD-9代码(“气短”,“痛风”(痛风NOS),“骨质疏松症”(骨质疏松症NOS),“神经病变在糖尿病,”和“小腿的骨关节炎”(Loc的osteoart-l /腿))达到1% FDR-level意义女性(1.58×10⁻⁴)相比,没有一个男性(补充数据3(一个)和3 (c))。甚至超出了罗斯福显著结果,女性表现出更强和更大数量的增值税和ICD-9编码之间的关系与男性相比,尽管口服补液盐两性之间没有显著差异(补充数据3 (B)和3 (D))。最后,像坐,男性有更强的增值税与“水肿”(= 2.27×10⁻⁹;95% CI =[1.43, 2.04])和“腿”蜂窝织炎(= 5.94×10⁻⁷;95%可信区间= [1.44,2.31]);然而,口服补液盐有重叠的CIs(数字5 (c)和5 (d))。全面总结sex-stratified协会测试ICD-9代码,值< 1×10⁻²补充表中,可以找到8。

类似于sex-combined分析、关键临床实验室措施检测其对脂肪组织措施。在女性,增值税显示最严重的白细胞计数(= 7.49×10⁻¹³;SE = 7.58×10⁻³)、高密度脂蛋白(= 5.94×10⁻²⁶;SE = 7.95×10⁻³)和三角(= 1.84×10⁻³¹;SE = 1.39×10⁻²),而在男性,增值税显示最强的关联与高密度脂蛋白(= 5.50×10⁻¹³;SE = 7.04×10⁻³)和三角(= 9.03×10⁻¹⁵;SE = 1.39×10⁻²)(数据6(一)和6 (b))。方向的影响类似于sex-combined分析。虽然男女双方表现出强烈的增值税和高密度脂蛋白之间的联系以及增值税和三角,证据显示女性比男性与肥胖相关的实验室的关键措施。这个观察让进一步支持,内脏脂肪水平可能会影响肥胖疾病的结果在女性相比男性更大程度上。总结的全部结果sex-stratified临床实验室协会测试补充表中可以找到9。

3.4。脂肪组织的全基因组关联研究

曼哈顿情节sex-combined分析提出了补充数据4- - - - - -7前的结果,总结补充表中可以找到10。在所有的全基因组关联测试中,只有一个SNP (rs10743966)达到了全基因组意义(= 2.97×10⁻⁸坐;补充图5),曾被证明与WHR[有关30.和心血管疾病31日]。虽然没有其他snp达到统计学意义,掌握的注释上面坐着增值税揭示先前建立的结果对与肥胖相关的表型。此外,单核苷酸多态性与计算脂肪比率(VSR和录像机)之前也与肥胖相关的表型相关。更具体地说,上面的SNP与增值税(rs933186;= 1.29×10⁻⁷)曾显示出与高密度脂蛋白胆固醇(32,33),而顶部的SNP与VSR (rs12950848;= 6.45×10⁻⁷)曾显示出与血脂水平(32,33)和总胆固醇(32]。最后,尽管录像机顶级协会rs7699631 (= 1.99×10⁻⁶),没有已知的联想与肥胖相关的特征,人们发现它有一个强大的协会与rs12950848 (= 2.61×10⁻⁶)这是早些时候与低密度脂蛋白胆固醇(32]。

4所示。讨论

脂肪组织个人携带的水平已被证明是一个重要的风险因素数与肥胖相关的疾病。尽管BMI通常用作测量脂肪水平,肥胖的位置并不反映在这一措施。腰围是另一项措施,它提供了一个反映肥胖的位置,除了数量,有一个称为改善健康结果之间的关系为“梨形”肥胖“苹果型”,或多个中心相比,肥胖。尽管BMI和腰臀比已被证明是心血管疾病和死亡率的预测,他们不是有效的区分皮下脂肪和内脏脂肪。内脏脂肪,脂肪最接近内部器官更集中存放,被认为是最重要的影响代谢紊乱,并增加内脏脂肪与高血压、动脉粥样硬化和糖尿病(34- - - - - -36]。高BMI可以有一个高水平的个人身体健康和降低死亡率的风险比个人BMI较低但不同分布的肥胖(34]。女性通常比男性更高的身体脂肪量;然而,女性往往把多余的脂肪在臀部和大腿(gluteal-femoral地区)37,38),而男人把它在腹部。

在本文中,我们提出一个概念验证研究中,我们使用从CT扫描成像数据收集在一个卫生系统,然后使用一个高通量自动化方法获得皮下和内脏脂肪组织在个人。这种方法的另一个好处是,可以加上健康数据成像数据记录在病人,包括病人的诊断以及各自的临床实验室的措施。使用这种新方法,重要的是给我们概括知道趋势和脂肪之间的关系类型,诊断,实验室和临床措施证明的原则除了潜在的新发现。

我们的结果表明,与肥胖相关的ICD-9诊断代码有很强的对增值税和坐。特别是,病态肥胖更与坐增值税相比密切相关。这些结果做加强,皮下脂肪水平提供一个准确的反映一个人的肥胖程度。然而,重要的是,与内脏脂肪的重大影响与肥胖相关的条件和并发症,我们的研究显示大多数关联的强度是增值税相比,坐高。大多数联想的影响的方向与肥胖相关的结果是与增加增值税增加这些结果的风险。

有趣的是,即使平衡数量的男性和女性,没有主要区别在电力由于样本量,我们看到坐/增值税和肥胖之间的关系或与肥胖相关的并发症一直为女性比男性更重要。这将是一个重要的研究更大的研究领域有更多CT-derived脂肪的措施来进一步确定这些脂肪水平的影响对性进行了统计处理。如果这些结果在一个更大的样本量,复制这可能指向集中重视健康结果的增加肥胖女性和男性。

在临床实验室中措施,高密度脂蛋白协会的负方向,但协会甘油三酯的正方向,特别是意味着增值税的增加与甘油三酯水平增加有关,但高密度脂蛋白的水平下降。高密度脂蛋白脂质循环被认为是有益的,而甘油三酯没有,所以这个协会指出,增值税的至关重要的影响与肥胖相关的风险相比,BMI。同时,白细胞明显高于正相关的增值税相比,坐可能与增加炎症与肥胖(39,40]。临床实验室协会还表明,存在一个更大的体积的内脏组织可能会影响女性比男性与肥胖相关的疾病的结果,当我们再次看到一个更重要的大小与这些临床实验室措施在女性与男性相比。在这项研究中,我们使用了平均临床实验室测量每个在脂质措施记录在电子健康档案。在未来的工作中,我们将探索纵向关系的脂质和血液细胞计数与内脏和皮下脂肪的措施,措施描述药物降脂药物等的影响时考虑的结果。

值得注意的是,对于大多数的关联研究,除了最显著的,有重叠的置信区间的增值税,坐的结果。因此,当我们看到的大小趋势协会被高增值税相比,坐了许多诊断,重叠置信区间不支持一个真正的统计上的显著差异。权力总是考虑在协会测试中,虽然ICD-9代码显示成功的协会测试在其他研究41),他们可以增加噪声和减少权力。因此,要进一步加强这些初步结果,我们未来的方向将是这一战略部署在成千上万的CT图像,从而增加我们的力量来检测协会。我们也有一些显著的遗传关联,可以归结为这个小功率原理研究,和我们的未来计划是重复这些协会与更大的样本量。

总的来说,这项研究的结果显示再利用现有的成像数据的效用研究内脏脂肪水平对卫生结果的影响。这些图像,而在大量收集,是一个令人难以置信的未开发的资源范围广泛的研究项目。这个项目还显示使用自动化的重要性从影像中提取表型数据集。手动分割的图像会被更耗时,不会扩大未来处理措施获得额外的CT扫描。数量不断增加的医学图像可用在电子健康记录系统,高通量的方式使用这些图像是一个强大的资源进行研究。通过这种方法,我们可以获得大样本大小的替代定量措施和subphenotypes临床实验室措施之外,健康检查措施如BMI、诊断。这些措施从图像中获得可能更好地反映疾病的复杂性和并发症,打开大门新发现这些措施对健康的影响和基因结构的关系。

数据可用性

电子健康记录和基因数据用于支持本研究的发现没有可用因为保护病人的隐私。

信息披露

宾夕法尼亚州卫生部明确放弃责任分析、解释或结论。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

作者的贡献

艾略特·d·k·查和Yogasudha蚀共同促成了这项工作。

确认

这个项目资助部分的资助下宾夕法尼亚卫生部(SAP # 4100070267)。

补充材料

补充图1:情节显示−日志(所有表型值)之间的关联ICD-9-based诊断上y设在增值税和坐在在控制了年龄和性别。点大小是指示性的病例数(500、1000和1500年),和点的方向,向上或者向下,代表β的方向估计(积极或消极)。补充图2:情节显示−日志(sex-stratified表型关联值)时,外部的结果,ICD-9-based诊断(y设在)与坐在在控制了年龄。(一)结果与坐ICD-9女性表型关联的代码,在控制了年龄,这显示女性比男性更强的关系。(B)结果的优势比和95% CIs ICD-9女性表型关联的代码就坐在控制了年龄。(C)结果与坐ICD-9男性表型关联的代码,在控制了年龄,这表明男性比女性更强的关系。(D)结果的优势比和95% CIs ICD-9男性表型关联的代码就坐在控制了年龄。补充图3:情节显示−日志(sex-stratified表型关联值)时,外部的结果,ICD-9-based诊断(y设在)与增值税在控制了年龄。(一)结果与增值税ICD-9女性表型关联的代码,在控制了年龄,这显示女性比男性更强的关系。(B)结果的优势比和95% CIs ICD-9女性表型关联的代码与增值税在控制了年龄。(C)的男性表型关联结果与增值税ICD-9代码,在控制了年龄,这表明男性比女性更强的关系。(D)结果的优势比和95% CIs ICD-9男性表型关联的代码与增值税在控制了年龄。补充图4:曼哈顿情节显示结果sex-combined共同变异的基因型关联分析snp与所有脂肪措施在控制了年龄和性别。曼哈顿(A)情节为增值税全基因组关联测试。曼哈顿(B)情节全基因组关联测试坐。(C)曼哈顿情节为VSR全基因组关联测试。曼哈顿(D)情节全基因组关联测试录像机。蓝线代表一个1×10的价值⁻⁵。红线表示GWAS 5.0×10的重要性⁻⁸。补充表1:总结统计脂肪的措施。补充表2:ICD-9总结和描述。补充表3:总结统计所有电子健康档案数据。补充表4:cross-phenotype ICD-9协会诊断代码。补充表5:cross-phenotype协会临床实验室的措施。临床实验室的补充表6:汇总统计的措施。临床实验室的补充表7:汇总统计措施按性别分层。补充表8:为ICD-9 sex-stratified协会测试代码。补充表9:sex-stratified协会临床实验室测试。 Supplementary Table 10: top GWAS findings.(补充材料)

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