Genetic analysis of adiponectin variation and its association with type 2 diabetes in African Americans
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Adiponectin is an adipocytokine that has been implicated in a variety of metabolic disorders, including T2D and cardiovascular disease. Studies evaluating genetic variants in ADIPOQ have been contradictory when testing association with T2D in different ethnic groups. DESIGN AND METHODS: In this study, 18 SNPs in ADIPOQ were tested for association with plasma adiponectin levels and diabetes status. SNPs were examined in two independent African-American cohorts (nmax = 1,116) from the Insulin Resistance Atherosclerosis Family Study (IRASFS) and the African American-Diabetes Heart Study (AA-DHS). RESULTS: Five polymorphisms were nominally associated with plasma adiponectin levels in the meta-analysis (P = 0.035-1.02 × 10(-6) ) including a low frequency arginine to cysteine mutation (R55C) which reduced plasma adiponectin levels to <15% of the mean. Variants were then tested for association with T2D in a meta-analysis of these and the Wake Forest T2D case-control study (n = 3,233 T2D, 2645 non-T2D). Association with T2D was not observed (P ≥ 0.08), suggesting limited influence of ADIPOQ variants on T2D risk. CONCLUSIONS: Despite identification of variants associated with adiponectin levels, a detailed genetic analysis of ADIPOQ revealed no association with T2D risk. This puts into question the role of adiponectin in T2D pathogenesis: whether low adiponectin levels are truly causal for or rather a consequence.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».