Genetic variants of <i><scp>PLA</scp>2G6</i> are associated with Type 2 diabetes mellitus and triglyceride levels in a Chinese population
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To test the association of PLA2G6 variants with Type 2 diabetes and clinical characteristics in large Chinese population-based samples. METHODS: A total of 6822 people were recruited. In the first stage, 15 single nucleotide polymorphisms within the PLA2G6 region were selected and genotyped in 3700 Chinese Han people. In the second stage, the single nucleotide polymorphisms that showed a significant association were genotyped in an additional 3122 samples for replication. Genotype-phenotype association studies and meta-analyses were performed after combining data from the two stages. RESULTS: In the first stage, we detected rs132984 and rs2284060 as significantly associated with Type 2 diabetes with odds ratios of 1.247 (95% CI 1.074-1.449, P = 0.004, empirical P = 0.047) and 1.173 (95% CI 1.059-1.299, P = 0.002, empirical P = 0.029), respectively. In the second stage, a similar effect of rs132984 on Type 2 diabetes was observed (odds ratio 1.280, 95% CI 1.094-1.497, P = 0.002). The meta-analysis showed a significant effect of the two single nucleotide polymorphisms on Type 2 diabetes (odds ratio 1.254, 95% CI 1.104-1.451, P = 4.85 × 10⁻⁵ for rs132984; odds ratio 1.120, 95% CI 1.046-1.195, P = 0.003 for rs2284060). Moreover, genotype-phenotype association analysis showed that rs132984 was associated with triglyceride levels (P = 0.022, empirical P = 0.044) and area under the curve for glucose (P = 0.015, empirical P = 0.030). CONCLUSIONS: Our data imply that common single nucleotide polymorphisms within the PLA2G6 region are associated with Type 2 diabetes and triglyceride levels in the Chinese population.
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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 | 0,000 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».