The Effect of Type 2 Diabetes Risk Loci on Insulin Requirements in Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze the correlation between insulin requirements of type 1 diabetic (T1D) patients and genotype at type 2 diabetes (T2D) risk loci, obtained in our genome-wide association study. METHODS: From a database of detailed insulin dosing of 567 patients, we selected 177 for whom we also had genome-wide genotyping data. Using PLINK software, we examined the association between insulin requirement as a quantitative trait and nineteen T2D risk loci. RESULTS: Out of 19 single-nucleotide polymorphisms (SNPs), rs13266634 on chromosome 8 and rs7901695 on chromosome 10 showed nominal significance of association (p < 0.05). The first SNP is nonsynonymous (325 Arg>Trp) and maps to the SLC30A8 gene encoding the β-cell-specific ZnT8 zinc transporter, while the second is an intronic SNP in TCF7L2, the strongest known T2D association. Both loci exert their effect on β-cells and, in both, the T2D risk allele is associated with lower insulin requirements. CONCLUSION: We identified two T2D susceptibility loci that modulate insulin requirements in T1D patients. Our results are consistent with the association of lower insulin secretion with higher insulin sensitivity. To explain the continuation of this correlation after β-cell destruction, we hypothesize an epigenetic mechanism that alters insulin responsiveness in T1D patients based on β-cell function in early life. Such knowledge may allow a more precise approach to treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».