Secondary Analysis of Publicly Available Data Reveals Superoxide and Oxygen Radical Pathways are Enriched for Associations Between Type 2 Diabetes and Low‐Frequency Variants
Notice bibliographique
Résumé
Genome-wide association studies explain at most 5%-10% of the heritable components of type 2 diabetes. Some of the "missing type 2 diabetes heritability" could be explained by low-frequency variants. We examined the associations between low-frequency variants and type 2 diabetes, using data from 2538 diabetic and 2977 nondiabetic subjects in the publicly available database of Genotypes and Phenotypes. We applied two approaches. First, we combined information from all low-frequency (1%-5%) variants at a locus in a gene-centric analysis of associations with diabetes. Next, we searched for gene ontology (GO) biological processes that were enriched for gene-centric associations, after correcting for multiple testing to control the false discovery rate (FDR). We found three GO biological processes that were significantly enriched for associations to diabetes: "response to superoxide" (FDR-adjusted p=2.7×10(-3)), "response to oxygen radical" (FDR-adjusted p=2.7×10(-3)), and "heart contraction" (FDR-adjusted p=2.6×10(-2)). There were three genes that contributed to "response to superoxide" and "oxygen radical" pathways, including the SOD1 gene. Gene-centric tests of association with low-frequency variants, followed by analysis to evaluate which biological pathways are enriched for these associations has the potential to recover, at least some proportion of, the "missing heritability" of type 2 diabetes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».