Evidence of Interaction between Type 2 Diabetes Susceptibility Genes and Dietary Fat Intake for Adiposity and Glucose Homeostasis-Related Phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Genome-wide association studies have led to the identification of several susceptibility genes for type 2 diabetes mellitus (T2DM). The objective of this study was to test the hypothesis that the associations between single nucleotide polymorphisms (SNPs) in these genes and adiposity and glucose homeostasis-related phenotypes are influenced by dietary fat intake. METHODS: Thirty-three SNPs in 9 T2DM genes (CDKAL1, CDKN2A/B, HHEX, HNF1B, IGF2BP2, KCNJ11, SLC30A8, TCF7L2 and WFS1) were tested in a maximum of 669 subjects from the Quebec Family Study. Subjects were measured for several adiposity indices and underwent a 75-gram oral glucose tolerance test. Total fat intake was estimated from a 3-day dietary record. RESULTS: We observed 13 significant (p < or = 0.01) SNP-dietary fat interactions. Among them, IGF2BP2 rs4402960, alone or in interaction with dietary fat intake, influenced abdominal total fat (ATF: SNP effect, p = 0.006, interaction effect, p = 0.009) and abdominal visceral fat (AVF: SNP effect, p = 0.007, interaction effect, p = 0.01). Similarly, TCF7L2 rs12573128 alone or in interaction with dietary fat intake, influenced insulin sensitivity (SNP effect and interaction effect, p < or = 0.008) and glucose tolerance (SNP effect p < or= 0.009 and interaction effect, p < or = 0.01). CONCLUSION: These results suggest that gene-dietary fat interactions may influence glucose homeostasis-related phenotypes and play an important role in determining the increased risk of diabetes associated with the T2DM susceptibility genes.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».