1,721,007 research outputs found
Insight into the genetic basis of cardiorespiratory fitness and resting heart rate, and their relation to cardiovascular disease
Get PDFCardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death worldwide. Cardiorespiratory fitness (CRF) and resting heart rate (RHR) are two independent risk factors for CVD. Both CRF, RHR, and CVD are heritable and have a strong genetic component. Hence, understanding more of the genetic architecture of CRF and RHR could improve the understanding of how CRF and RHR relate to CVD. The aim of this thesis was to explore the genetic contribution to CRF by identifying genetic variants associated with CRF. Further, we aimed to examine how RHR affects the risk of different CVDs, by 1) explore whether RHR has a causal effect on risk of atrial fibrillation (AF), and 2) examine the genetic contribution to RHR, develop a polygenic risk score (PRS) for RHR, and investigate its association with different CVD outcomes. We have used two large independent cohorts throughout this thesis; The Trøndelag Health Study and United Kingdom Biobank.
We suggest 38 novel genetic variants associated with CRF. Further biological analyses pointed to several interesting genes and pathways associated with cardiac function, cardiac remodeling, contractility, vascular tone, blood pressure, calcium signaling, and endurance capacity, in addition to different CVDs including dilated cardiomyopathy (DCM).
For RHR, we found an inverse causal association between RHR and AF in the MR framework. This inverse causal association was also observed when allowing for a non-linear relationship. This indicates that low RHR increases risk of AF. We hypothesize that this association is mostly driven by a strong inverse association for low RHR values. The estimated causal effect can be a result of a true causal effect or pleiotropic pathways on cardiac remodeling, atrial myopathy, autonomic tone, and/or heart structure.
Further, the genetic study of RHR confirmed previous reported loci associated with RHR and identified one novel genetic variant in women. The sex-specific analyses pointed to several genetic loci, genes, and pathways that were only associated with RHR in one of the sexes. The RHR PRS was associated with increased risk of hypertension, early-onset hypertension, DCM, and a decreased risk of AF. There were differences in the association between the RHR PRS and disease risk in women and men.
To conclude, we highlighted novel genetic variants associated with CRF and present possible biological mechanisms linking CRF to CVD. For RHR, our study indicated that low RHR causally increases risk of AF. We have explored the genetic contribution to RHR and how it relates to CVD, with a special focus on sex differences. Further exploration of these results could elucidate biological pathways, identifying possible targets for prevention and improve current risk prediction for CVD
Identification of new circulating biomarkers for risk prediction of lipid-rich coronary plaques and myocardial infarction
Get PDFEnglish summary
Cardiovascular disease (CVD) is a major health burden and the leading cause of death worldwide, and myocardial infarction (MI) accounts for most CVD-related deaths. Risk prediction models are important tools in the primary prevention of MI. Current models are based on traditional CVD risk factors and intend to predict the individual’s 10-year risk of MI. However, it fails to detect all incidences, as many who experience MI had no previously recognized symptoms or CVD risk factors. It is therefore of clinical interest to identify new risk markers that can improve the accuracy of today’s risk prediction models.
Lipid accumulation play an important role in the development of coronary artery disease (CAD), and high lipid content within the coronary plaques increases the risk of MI. A non-invasive circulating biomarker in the blood that reflect lipid content in coronary plaques may add valuable and easily assessable information about the risk of future MI. microRNA (miRs) and lipoprotein subfractions are involved in many pathological processes related to CAD, and we therefore aimed to explore their potential as biomarkers and risk predictors of lipid content in coronary plaques and future MI.
In the CENIT study, we investigated the association between lipid content in coronary plaques, assessed with advanced intracoronary imaging, and serum lipoprotein subfractions (Paper I) and plasma miRs (Paper II) in stable CAD patients. In Paper I, we found lipoprotein(a) and free cholesterol in the smallest HDL particles (HDL-4) to be most strongly associated with lipid content, but the evidence for an association was reduced after inclusion of traditional CVD risk factors. Their potential as risk predictors of lipid content still exceeded that of traditional lipid measurements. In Paper II, we found miR-133b to be associated with risk of lipid-rich coronary plaques, and this association was not attenuated by the inclusion of CVD risk factors.
In Paper III, we investigated the association between the risk of a future coronary event (percutaneous coronary intervention and/or MI) and serum miRs and lipoprotein subfractions in participants from the Trøndelag Health Study. The participants were apparently healthy and had a predicted low 10-year risk of MI, calculated by the Norwegian risk prediction model NORRISK 2, at time of inclusion and blood sampling. We found that miR-424-5p and triglycerides within the medium sized LDL particles (LDL-4) were most strongly associated with a future coronary event.
We further assessed the predictive performance of different sets of potential predictors, including the CVD risk factors that are used in the calculation of NORRISK 2. We found that the set of variables that best predicted a future coronary event included miR-424-5p, triglycerides within LDL-4, and Apo-A2 in HDL-4. We also demonstrated differences in the risk profile between men and women. Taken together, our findings support the assumption that circulating biomarkers may add to traditional risk factors in the evaluation of MI risk. Although our studies show moderate evidence, our findings provide valuable insights for future efforts toward more precise risk prediction. Larger studies should be performed to evaluate and assess the clinical relevance of our findings.Norsk sammendrag
Hjerte- og karsykdommer er den ledende dødsårsaken globalt, og de fleste dødsfall skyldes hjerteinfarkt. Risikoprediksjonsmodeller er viktige verktøy innen primærforebygging av hjerteinfarkt. Nåværende modeller beregner et individs 10-års risiko for hjerteinfarkt basert på tradisjonelle risikofaktorer for kardiovaskulær sykdom. Dessverre har disse modellene begrenset presisjon og fanger dermed ikke opp alle tilfeller av hjerteinfarkt, ofte fordi disse individene ikke har noen av de tradisjonelle symptomene eller risikofaktorene. Det er derfor av klinisk interesse å identifisere nye risikomarkører som kan implementeres i risikoprediksjonsmodeller for å øke presisjonen.
Lipidopphopning spiller en viktig rolle i utviklingen av koronararteriesykdom, og et høyt lipidinnhold i det koronare plakket øker risikoen for hjerteinfarkt. Biomarkører i blodet som ikke krever invasive prosedyrer og som kan reflektere lipidinnholdet i koronarplakk, kan gi verdifull informasjon om risikoen for et fremtidig hjerteinfarkt. Både mikroRNA og lipoproteinsubfraksjoner er involvert i mange patologiske prosesser tilknyttet aterosklerose, og vi ønsket derfor å utforske deres potensial som biomarkører og risikoprediktorer for lipidinnhold i koronarplakk og fremtidig hjerteinfarkt.
I CENIT-studien undersøkte vi sammenhengen mellom lipidinnhold i koronarplakk, vurdert med avansert intrakoronar bildeteknikk, og serum lipoproteinsubfraksjoner (Artikkel I) og plasma mikroRNA (Artikkel II) i pasienter med stabil koronarsykdom. I Artikkel I fant vi at lipoprotein(a) og fritt kolesterol i de minste HDL-partiklene (HDL-4) var sterkest assosiert med lipidinnhold, men assosiasjonen ble redusert da vi inkluderte tradisjonelle kardiovaskulære risikofaktorer i modellen. Deres potensial som risikoprediktorer for lipidinnhold i koronarkar oversteg imidlertid det for tradisjonelle lipidmålinger. I Artikkel II fant vi at miR-133b var assosiert med økt risiko for lipidrikt koronarplakk, og denne assosiasjonen ble ikke svekket etter inklusjon av kardiovaskulære risikofaktorer.
I Artikkel III undersøkte vi sammenhengen mellom risikoen for en fremtidig koronar hendelse (perkutan koronar intervensjon og/eller hjerteinfarkt) og serum mikroRNA og lipoproteinsubfraksjoner blant deltakere fra Helseundersøkelsen i Trøndelag (HUNT). Inklusjonskriterier for deltakerne var at de var tilsynelatende friske og hadde en lav predikert 10-års risiko for hjerteinfarkt, beregnet med den norske risikoprediksjonsmodellen NORRISK 2. Vi fant at miR-424-5p og triglyserider i LDL-partikler av middels størrelse (LDL-4) var sterkest assosiert med en fremtidig koronar hendelse.
Videre vurderte vi prediksjonsverdien til forskjellige kombinasjoner av mulige prediktorer, inkludert de kardiovaskulære risikofaktorene som brukes i beregningen av NORRISK 2. Vi fant at settet med variabler som best predikerte fremtidig koronar hendelse inkluderte miR-424-5p, triglyserider i LDL-4, og Apo-A2 i HDL-4. Vi så også forskjeller i risikoprofilen mellom menn og kvinner.
Samlet sett, så støtter våre funn antagelsen om at sirkulerende biomarkører kan tilføre verdi til modeller som baserer seg på tradisjonelle risikofaktorer i vurderingen av risiko for hjerteinfarkt. Selv om våre funn kun ga moderate bevis, så gir de verdifull innsikt som kan bidra til en mer presis risikoprediksjon i fremtiden. For å validere våre funn og vurdere den kliniske relevansen av funnene bør det utføres større studier
Circulating lipoprotein subfractions and their association with aerobic fitness level
Get PDFKondisnivå, målt som maksimalt oksygenopptak (VO2max), er en sterk markør for hjertehelse. Basert på dette kan serum profiler fra friske individ med stor differanse i VO2max nivå brukes til å identifisere sirkulerende biomarkører som representerer tidlig risiko for hjerte- og karsykdom . Målet med denne studien vår å identifisere sirkulerende lipoprotein subfraksjoner som uttykkes forskjellige hos individer med store forskjeller i VO2max nivå. 218 individer (40-59 år) fra Helseundersøkelsen i Nord-Trøndelag (HUNT3) utførte en gullstandard VO2max-test og avga serumprøver. Individene ble utvalgt parvis med hvert par bestående av en lav VO2max person og en høy VO2max person (valgt ut fra enten top 15 eller bunn 15 av personer i den aktuelle aldersgruppen). Individene ble matchet for kjønn, alder, fysisk aktivitetsnivå og fastestatus. NMR lipidomics analyser ble utført på serumprøvene, som ga data på 105 lipoprotein subfraksjoner. Resultatene viste signifikant negativ korrelasjon mellom VO2max-nivå og flere lipoprotein subfraksjoner, inkludert både LDL og HDL subfraksjoner. Konsentrasjonsnedgangen i LDL subfraksjoner som følge av økende VO2max omfattet de største LDL subfraksjonen (LDL-1, LDL-2 og LDL-3). Spesielt triglyseridnivåene i disse subfraksjonene korrelerte negativt med VO2max nivå (LDL1-TG, LDL2-TG and LDL3-TG). I tillegg til dette var syv av HDL subfraksjonene signifikant økt i individer med lav VO2max, hvor av fire av syv var fra HDL-3 gruppen og to av syv var fra HDL-2 gruppen. Videre var også konsentrasjonen av 12 VLDL subfraksjoner, da spesielt de store subfraksjonen, signifikant høyerei individer med lav VO2max. Interessant nok er lipoprotein profilen til de med lav VO2max veldig lik på lipoprotein profilen sett hos individer med insulinresistens. Dette kan indikere at denne økte risikoen for hjerte- og karsykdom man har hos dem med lav VO2max og de med insulin resistens kan skyldes samme endring i lipidprofil. Konklusjonen er at vi fant signifikante forskjeller i flere lipoprotein subfraksjoner når vi sammenlignet individer med store forskjeller i VO2max. Lipoprotein profilen til individer med lav VO2max ligner den profilen vi ser hos individer med insulinresistens. Flere studier er nødvendige for å teste om noen av disse lipoprotein subfraksjonene kan utgjøre viktige risikomarkører for hjerte- og karsykdom.Aerobic fitness level, measured as maximal oxygen uptake (VO2max), is a strong marker for cardiac health. Based on this, serum profiling of healthy individuals with a large difference in VO2max level may identify circulating biomarkers representing early biomarkers of CVD risk. The aim of this study was to identify circulating lipoprotein subfractions that are differentially expressed in healthy individuals with large differences in VO2max levels. 218 subjects (40-59 years) from the Nord-Trøndelag health study (HUNT3) performed gold-standard VO2max-test and provided a serum sample. The individuals were selected pairwise with one having low and the other high VO2max (selected from top or bottom 15 subjects within each age-year). The individuals were matched on gender, age, physical activity level and fasting status. NMR lipidomics analysis were performed on serum samples, yielding data on 105 lipoprotein subfractions. The results showed significant negative correlations between VO2max-levels and several lipoprotein subfractions, including both LDL and HDL subfractions. The decrease in concentration of LDL subfractions with increasing VO2max. encompassed the largest LDL subfractions (LDL-1, LDL-2 and LDL-3). Particularly the level of triglycerides (TG) in these subfractions negatively correlated with VO2max-levels (LDL1-TG, LDL2-TG and LDL3-TG). In addition, seven of the HDL subfractions were significantly increased in individuals with a low VO2max, including four of the seven subfractions from the HDL-3 group and two of the seven subfractions from the HDL-2 group. Furthermore, 12 VLDL subfractions, particularly the large subfractions, were significantly higher in individuals with low VO2max. Interestingly, the lipoprotein profile of participants with low VO2max seems to largely match the profile seen in insulin resistant individuals. This may indicate that the increased CVD risk from both a low VO2max and insulin resistance may be due to the same alterations in lipid profile. In conclusion, we found significant differences in several lipoprotein subfractions when comparing individuals with a large difference in VO2max. The lipoprotein profile of individuals with low VO2max resembles the profile seen in patients with insulin resistance. More studies are needed to test whether some of these lipoprotein subfractions may represent important risk factors for CVD
Biomarkers of Subclinical Atherosclerosis
No full textBakgrunn: Tradisjonelle risikomarkørar nytta for å estimere risiko for hjarteinfarkt forklarar berre ein del av dei faktiske tilfella. Med ein auka førekomst av tilfelle er det behov for nye risikomarkørar som kan forbetre predikasjon og førebygging av sjukdommen.
Formål: Hovudformålet var å studere potensialet for lipoprotein subfraksjonar og to protein som mogelege risikomarkørar for subklinisk aterosklerose. Delmåla var å 1) identifisere kjønns-spesifikke risikomarkørar, 2) identifisere risikomarkørar for hjarteinfarkt berre to år etter baseline og 3) undersøkje om blodprøver som fyrst har vorte nytta til analyse av lipoprotein subfraksjonar kan gjenbrukas til proteinanalyse.
Metode: Dette er ein retrospektiv case-kontroll (1:2) studie med observasjonsperiode på fem år. Tilsynelatande friske deltakare (n=50) som seinare fekk hjarteinfarkt vart samanlikna med matcha kontrollar (n=100). 112 Lipoprotein subfraksjonar vart måla i serum med nuclear magnetic resonance (NMR) lipidomics. Konsentrasjonen av proteina matrix metalloproteinase-9 (MMP-9) og aldehyde dehydrogenase 4 family member A1 (ALDH4A1) vart estimert gjennom enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). Det vart utført subanalysar basert på kjønn og med to-års observasjonstid. Serumprøvar brukt til NMR analyse vart gjenbrukt til ELISA-analyse.
Resultat: Konsentrasjonen av apolipoprotein A1 i små high-density lipoprotein (HDL) var signifikant høgare hjå casane (p < 0.05). Subanalysar av menn viste at store HDL subfraksjonar har høgare konsentrasjon hjå kontrollane, medan små HDL subfraksjonar har høgare konsentrasjon hjå casane. I subanalysa med to-års observasjonsperiode hadde casane høgare konsentrasjon av triglyserid i LDL. Konsentrasjonen av dei to proteina, MMP-9 og ALDH4A1, var ikkje forskjellig mellom caser og kontrollar. Proteinkonsentrasjonen til serumprøvane som fyrst vert brukt til NMR analyse korrelerte med friske prøvar (p < 0.01).
Konklusjon: Fleire lipoprotein subfraksjonar verkar å vere assosiert med framtidig hjarteinfarkt, som potensielt kan indikere subklinisk aterosklerose. HDL subfraksjonar skil seg ut blant menn, og kan potensielt bidra til forbetring av kjønns-spesifikk predikasjon av hjarteinfarkt. Lovande resultat tydar på at det mogeleg å gjenbruke prøvar frå NMR lipidomics til proteinanalyse
Circulating lipoprotein subfractions and their association with aerobic fitness level
No full textKondisnivå, målt som maksimalt oksygenopptak (VO2max), er en sterk markør for hjertehelse. Basert på dette kan serum profiler fra friske individ med stor differanse i VO2max nivå brukes til å identifisere sirkulerende biomarkører som representerer tidlig risiko for hjerte- og karsykdom . Målet med denne studien vår å identifisere sirkulerende lipoprotein subfraksjoner som uttykkes forskjellige hos individer med store forskjeller i VO2max nivå. 218 individer (40-59 år) fra Helseundersøkelsen i Nord-Trøndelag (HUNT3) utførte en gullstandard VO2max-test og avga serumprøver. Individene ble utvalgt parvis med hvert par bestående av en lav VO2max person og en høy VO2max person (valgt ut fra enten top 15 eller bunn 15 av personer i den aktuelle aldersgruppen). Individene ble matchet for kjønn, alder, fysisk aktivitetsnivå og fastestatus. NMR lipidomics analyser ble utført på serumprøvene, som ga data på 105 lipoprotein subfraksjoner. Resultatene viste signifikant negativ korrelasjon mellom VO2max-nivå og flere lipoprotein subfraksjoner, inkludert både LDL og HDL subfraksjoner. Konsentrasjonsnedgangen i LDL subfraksjoner som følge av økende VO2max omfattet de største LDL subfraksjonen (LDL-1, LDL-2 og LDL-3). Spesielt triglyseridnivåene i disse subfraksjonene korrelerte negativt med VO2max nivå (LDL1-TG, LDL2-TG and LDL3-TG). I tillegg til dette var syv av HDL subfraksjonene signifikant økt i individer med lav VO2max, hvor av fire av syv var fra HDL-3 gruppen og to av syv var fra HDL-2 gruppen. Videre var også konsentrasjonen av 12 VLDL subfraksjoner, da spesielt de store subfraksjonen, signifikant høyerei individer med lav VO2max. Interessant nok er lipoprotein profilen til de med lav VO2max veldig lik på lipoprotein profilen sett hos individer med insulinresistens. Dette kan indikere at denne økte risikoen for hjerte- og karsykdom man har hos dem med lav VO2max og de med insulin resistens kan skyldes samme endring i lipidprofil. Konklusjonen er at vi fant signifikante forskjeller i flere lipoprotein subfraksjoner når vi sammenlignet individer med store forskjeller i VO2max. Lipoprotein profilen til individer med lav VO2max ligner den profilen vi ser hos individer med insulinresistens. Flere studier er nødvendige for å teste om noen av disse lipoprotein subfraksjonene kan utgjøre viktige risikomarkører for hjerte- og karsykdom
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Statistical Analysis of Interaction Effects Between Environmental and Genetic Factors
Get PDFI denne oppgaven analyseres interaksjonseffekten mellom genetiske faktorer og fysisk aktivitet når det kommer til risiko for å utvikle hjerte- og karsykdommer. Dette inkluderer å lage datasett, bli kjent med teorien fra en medisinsk og statistisk synsvinkel og å undersøke flere mulige metoder for å analysere interaksjonseffekten ved bruk av statistiske modeller.\newline
Vi bruker et datasett fra HUNT, som er en helseundersøkelse fra Nord-Trøndelag, og sykehusdata fra Helse Nord-Trøndelag. Datasettet som brukes i denne analysen inneholder informasjon om 41 005 deltagere, der 1 303 deltagere utvikler en form for hjerte- og karsykdommer i løpet av ni år. Vi bruker åtte miljø kovariater, inkludert selvrapportert fysisk aktivitet. De fire første prinsipale komponentene er også inkludert som kovariater for å korrigere for genetisk og miljøbasert korrelasjon mellom deltagerne. De genetiske kovariatene er 50 genetiske markører som har vist seg å øke risikoen for å utvikle hjerte- og karsykdommer. Responsen er om deltagerne har utviklet en form for hjerte- og karsykdom eller ikke. \newline
I denne analysen brukes to typer statistiske modeller. Først brukes random forest og extreme gradient boosting, som er tre-ensemble modeller. For disse modellene kan delvis avhengige plot bli brukt for å analysere interaksjonseffekten. Vi bruker også logistisk regresjon, der både hovedeffekten og interaksjonseffekten blir estimert. I logistisk regresjon vil informasjon fra de tilpassede tre-ensemblemodellene bli brukt til å spesifisere den funksjonelle relasjonen mellom variablene og responsen. \newline
Basert på resultatene fra de ulike statistiske modellene konkluderer vi med at fysisk aktivitet reduserer risikoen for å utvikle hjerte- og karsykdommer. Noen av de genetiske markørene hadde også en signifikant effekt på sannsynligheten for å utvikle hjerte- og karsykdommer. Men interaksjonseffekten mellom de genetiske markørene og fysisk aktivitet viste seg å ikke være signifikant. Vi kan derfor ikke konkludere med at fysisk aktivitet reduserer genetisk risiko for å utvikle hjerte- og karsykdommer. Til slutt diskuteres styrker og svakheter ved denne analysen, og vi presenterer muligheter for videre arbeid.The primary focus of this thesis is to investigate the interaction effects of genetic factors and physical activity on the future risk of developing cardiovascular heart diseases. This includes getting familiar with the data and the theory of both the medical and statistical aspects. It also includes investigating different approaches to analyzing the interaction effect by using several statistical models. \newline
We use the HUNT data set from the Trøndelag Health Study and data on hospital admission from Helse Nord-Trøndelag. Our final data set consists of 41 005 individuals, where 1 303 individuals developed cardiovascular heart disease within nine years. We have eight environmental covariates, including self-reported physical activity. Additionally, we add four principal components as covariates to address population stratification. The genetic factors are 50 different genetic markers that are known to increase the risk of cardiovascular heart disease. The outcome is whether the participant has suffered from cardiovascular heart disease or not. \newline
In this analysis, the interaction effect is modeled using two different approaches for two different types of models. First, we fit two tree ensemble models, namely random forest and extreme gradient boosting. For the tree ensemble models, we investigate the interaction effect by using partial dependence plots. We also fit a logistic regression model, where we investigate the interaction effect in a model with both the main effects and the interaction effects. In the logistic regression, we use information from the tree ensemble model fits to specify the functional relationships between the covariates and the outcome. \newline
From fitting the models, we conclude that being inactive increases the predictive probability of developing cardiovascular heart disease. Furthermore, some of the genetic markers affect the predictive probability of developing cardiovascular heart disease. However, the physical activity-genetic marker interaction effect does not appear to affect the predictive probability of developing CHD for any of the genetic markers. Hence, we cannot conclude that physical activity can reduce the effects of genetic predisposition to cardiovascular disease based on this analysis. Finally, we discuss the strengths and weaknesses of our analysis and present possible future work
Statistical Analysis of Interaction Effects Between Environmental and Genetic Factors
No full textI denne oppgaven analyseres interaksjonseffekten mellom genetiske faktorer og fysisk aktivitet når det kommer til risiko for å utvikle hjerte- og karsykdommer. Dette inkluderer å lage datasett, bli kjent med teorien fra en medisinsk og statistisk synsvinkel og å undersøke flere mulige metoder for å analysere interaksjonseffekten ved bruk av statistiske modeller.\newline
Vi bruker et datasett fra HUNT, som er en helseundersøkelse fra Nord-Trøndelag, og sykehusdata fra Helse Nord-Trøndelag. Datasettet som brukes i denne analysen inneholder informasjon om 41 005 deltagere, der 1 303 deltagere utvikler en form for hjerte- og karsykdommer i løpet av ni år. Vi bruker åtte miljø kovariater, inkludert selvrapportert fysisk aktivitet. De fire første prinsipale komponentene er også inkludert som kovariater for å korrigere for genetisk og miljøbasert korrelasjon mellom deltagerne. De genetiske kovariatene er 50 genetiske markører som har vist seg å øke risikoen for å utvikle hjerte- og karsykdommer. Responsen er om deltagerne har utviklet en form for hjerte- og karsykdom eller ikke. \newline
I denne analysen brukes to typer statistiske modeller. Først brukes random forest og extreme gradient boosting, som er tre-ensemble modeller. For disse modellene kan delvis avhengige plot bli brukt for å analysere interaksjonseffekten. Vi bruker også logistisk regresjon, der både hovedeffekten og interaksjonseffekten blir estimert. I logistisk regresjon vil informasjon fra de tilpassede tre-ensemblemodellene bli brukt til å spesifisere den funksjonelle relasjonen mellom variablene og responsen. \newline
Basert på resultatene fra de ulike statistiske modellene konkluderer vi med at fysisk aktivitet reduserer risikoen for å utvikle hjerte- og karsykdommer. Noen av de genetiske markørene hadde også en signifikant effekt på sannsynligheten for å utvikle hjerte- og karsykdommer. Men interaksjonseffekten mellom de genetiske markørene og fysisk aktivitet viste seg å ikke være signifikant. Vi kan derfor ikke konkludere med at fysisk aktivitet reduserer genetisk risiko for å utvikle hjerte- og karsykdommer. Til slutt diskuteres styrker og svakheter ved denne analysen, og vi presenterer muligheter for videre arbeid
- …
