Analysis of KLFtranscription factor family gene variants in type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Krüppel-like factor (KLF) family consists of transcription factors that can activate or repress different genes implicated in processes such as differentiation, development, and cell cycle progression. Moreover, several of these proteins have been implicated in glucose homeostasis, making them candidate genes for involvement in type 2 diabetes (T2D). METHODS: Variants of nine KLF genes were genotyped in T2D cases and controls and analysed in a two-stage study. The first case-control set included 365 T2D patients with a strong family history of T2D and 363 normoglycemic individuals and the second set, 750 T2D patients and 741 normoglycemic individuals, all of French origin. The SNPs of six KLF genes were genotyped by Taqman SNP Genotyping Assays. The other three KLF genes (KLF2, -15 and -16) were screened and the identified frequent variants of these genes were analysed in the case-control studies. RESULTS: Three of the 28 SNPs showed a trend to be associated with T2D in our first case-control set (P < 0.10). These SNPs, located in the KLF2, KLF4 and KLF5 gene were then analysed in our second replication set, but analysis of this set and the combined analysis of the three variants in all 2,219 individuals did not show an association with T2D in this French population. As the KLF2, -15 and -16 variants were representative for the genetic variability in these genes, we conclude they do not contribute to genetic susceptibility for T2D. CONCLUSION: It is unlikely that variants in different members of the KLF gene family play a major role in T2D in the French population.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».