Associations between glucose tolerance, insulin sensitivity and insulin secretion phenotypes and polymorphisms in adiponectin and adiponectin receptor genes in the Quebec Family Study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Studies suggest that adiponectin (APM1) and its receptors 1 and 2 (AdipoR1 and AdipoR2) play an important role in the development of insulin resistance (IR). Our objective was to examine associations between APM1 (+45T>G, +276G>T and -3971A>G), AdipoR1 (-100G>T and -3882T>C) and AdipoR2 (-35361A>G and -1352G>A) genes single-nucleotide polymorphisms (SNPs) and adiponectin plasma levels, indicators of glucose tolerance, insulin sensitivity (IS) and insulin secretion. METHODS: Six hundred and twenty-two non-diabetic subjects from the Quebec Family Study (QFS) underwent a 75-g oral glucose tolerance test (OGTT), with measurement of fasting adiponectin, glucose, insulin and C-peptide levels. Indices of glucose tolerance, IS and insulin secretion were derived from fasting and OGTT measurements. RESULTS: Significant evidence of association was found between indices of IS and APM1 and AdipoR1 SNPs. The APM1 -3971G/G homozygotes exhibited a reduced area under the curve of insulin during the OGTT (P = 0.007) and higher Cederholm index (P = 0.01) compared to the A/A homozygotes. The APM1+45T>G variant was also associated with fasting (P = 0.002) and 2-h (P = 0.007) glucose values as well as with higher Cederholm index (P = 0.04) and disposition index (P = 0.02). Finally, the AdipoR1-3882T>C SNP was associated with fasting glucose (P = 0.03), the homeostasis model assessment for insulin resistance (P = 0.04) and an index of insulin secretion (P30/G30, P = 0.02). No evidence of association was found with plasma adiponectin levels. CONCLUSIONS: These results provide evidence for an influence of common SNPs in the APM1 and AdipoR1 genes on different phenotypes of glucose and insulin metabolism associated with increased risk 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 | 0,001 |
| 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 ».