Leptin Receptor Gene Variation Predicts Weight Change in Subjects with Impaired Glucose Tolerance
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».