Causal Relationship between Adiponectin and Metabolic Traits: A Mendelian Randomization Study in a Multiethnic Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adiponectin, a secretagogue exclusively produced by adipocytes, has been associated with metabolic features, but its role in the development of the metabolic syndrome remains unclear. OBJECTIVES: We investigated the association between serum adiponectin level and metabolic traits, using both observational and genetic epidemiologic approaches in a multiethnic population assembled in Canada. METHODS: Clinical data and serum adiponectin level were collected in 1,157 participants of the SHARE/SHARE-AP studies. Participants were genotyped for the functional rs266729 and rs1260326 SNPs in ADIPOQ and GCKR genes. RESULTS: Adiponectin level was positively associated with HDL cholesterol and negatively associated with body mass index, waist-to-hip ratio, triglycerides, fasting glucose, fasting insulin, systolic and diastolic pressure (all P<0.002). The rs266729 minor G allele was associated with lower adiponectin and higher HOMA-IR (P = 0.004 and 0.003, respectively). The association between rs266729 SNP and HOMA-IR was no longer significant after adjustment for adiponectin concentration (P = 0.10). The rs266729 SNP was associated with HOMA-IR to an extent that exceeded its effect on adiponectin level (0.15 SD 95% C.I. [0.06, 0.24], P<0.001). There was no significant interaction between rs266729 SNP and ethnicity on adiponectin or HOMA-IR. In contrast, the SNP rs1260326 in GCKR was associated with HOMA-IR (P<0.001), but not with adiponectin level (P = 0.67). CONCLUSION: The association of the functional promoter polymorphism rs266729 with lower serum adiponectin and increased insulin resistance in diverse ethnic groups may suggest a causal relationship between adiponectin level and insulin resistance.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».