Leptin Receptor Gene Variation Predicts Weight Change in Subjects with Impaired Glucose Tolerance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The leptin receptor (OB-R) gene is a promising candidate gene for type 2 diabetes, because leptin and its receptor play an important role in insulin secretion and the development of obesity. Therefore, we studied whether the pentanucleotide insertion polymorphism of the 3'-untranslated region (3'UTR) of the OB-R gene has an influence on the conversion from impaired glucose tolerance (IGT) to type 2 diabetes in the STOP-Noninsulin-Dependent Diabetes Mellitus trial. The STOP trial was a longitudinal, double-blind, placebo-controlled randomized trial that included 1429 subjects with IGT from high-risk populations. Using the restriction fragment length polymorphism method, we genotyped 770 subjects whose DNA was available for the insertion/deletion polymorphism of the 3'UTR of the OB-R gene. We did not find a relationship between the OB-R polymorphism and the conversion from IGT to type 2 diabetes (p = 0.747). However, the insertion allele was associated with a significant reduction in weight (p = 0.016), BMI (p = 0.009), and waist circumference (p = 0.006) in all subjects. Women carrying the I allele had a larger waist circumference change (p = 0.036), whereas men lost more weight and had a greater decrease in BMI. The pentanucleotide insertion/deletion polymorphism in the 3'UTR of the OB-R gene did not influence the conversion to type 2 diabetes in obese patients with IGT. However, this polymorphism was associated with a significant weight change, suggesting that it may potentially modulate the risk for type 2 diabetes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 découle