Candidate gene association study conditioning on individual ancestry in patients with type 2 diabetes and metabolic syndrome from Mexico City
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 2 diabetes (T2D) is influenced by diverse environmental and genetic risk factors. Metabolic syndrome (MS) increases the risk of cardiovascular disease and diabetes. We analysed 14 cases of polymorphisms located in 10 candidate loci, in a sample of patients with T2D and controls from Mexico City. METHODS: We analysed the association of 14 polymorphisms located within 10 genes (TCF7L2, ENPP1, ADRB3, KCNJ11, LEPR, PPARgamma, FTO, CDKAL1, SIRT1 and HHEX) with T2D and MS. The analysis included 519 subjects with T2D defined according to the ADA criteria, 389 with MS defined according to the AHA/NHLBI criteria and 547 controls. Association was tested with the program ADMIXMAP including individual ancestry, age, sex, education and in some cases body mass index (BMI), in a logistic regression model. RESULTS: The two markers located within the TCF7L2 gene showed strong associations with T2D (rs7903146, T allele, odd ratio (OR) = 1.76, p = 0.001 and rs12255372, T allele, OR = 1.78, p = 0.002), but did not show significant association with MS. The non-synonymous rs4994 polymorphism of the ADRB3 gene was associated with T2D (Trp allele, OR = 0.62, p = 0.001) and MS (Trp allele, OR = 0.74, p = 0.018). Nominally significant associations were also observed between T2D and the SIRT1 rs3758391 SNP and MS and the HHEX rs5015480 polymorphism. CONCLUSIONS: Variants located within the gene TCF7L2 are strongly associated with T2D but not with MS, providing support to previous evidence indicating that polymorphisms at the TCF7L2 gene increase T2D risk. In contrast, the non-synonymous ADRB3 rs4994 polymorphism is associated with T2D and MS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».