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A genome-wide approach accounting for body mass index identifies genetic variants influencing fasting glycemic traits and insulin resistance
Marie‐France Hivert, Robert A. Scott, Jonna Grimsby, Nabila Bouatia‐Naji, Han Chen, Denis Rybin, Ching‐Ti Liu, Lawrence F. Bielak, Inga Prokopenko, Najaf Amin, Daniel R. Barnes, Gemma Cadby, Jouke‐Jan Hottenga, Erik Ingelsson, Anne Jackson, Toby Johnson, Stavroula Kanoni, Claes Ladenvall, Vasiliki Lagou, Jari Lahti, Cécile Lecœur, Nicholas G. Martin, May E. Montasser, Pau Navarro, John R. B. Perry, Laura J. Rasmussen‐Torvik, Perttu Salo, Naveed Sattar, Dmitry Shungin, Rona J. Strawbridge, Toshiko Tanaka, Cornelia M. van Duijn, Ping An, Mariza de Andrade, Jeanette S. Andrews, Thor Aspelund, Mustafa Atalay, Yurii S. Aulchenko, Beverley Balkau, Stefania Bandinelli, J. Beckmann, John Beilby, Claire Bellis, Richard N. Bergman, John Blangero, Mladen Boban, Michael Boehnke, Eric Boerwinkle, Lori L. Bonnycastle, Dorret I. Boomsma, Ingrid B. Borecki, Yvonne Böttcher, Claude Bouchard, Eric J. Brunner, Danijela Budimir Mršić, Harry Campbell, Olga D. Carlson, Peter S. Chines, Robert Clarke, Francis S. Collins, Arturo Corbatón Anchuelo, David Couper, Ulf dé Fairé, George Dedoussis, Panos Deloukas, Maria Dimitriou, Josephine M. Egan, Guðný Eiríksdóttir, Michael R. Erdos, Johan G. Eriksson, Elodie Eury, Luigi Ferrucci, Ian Ford, Nita G. Forouhi, Caroline S. Fox, Maria Grazia Franzosi, Paul W. Franks, Timothy M Frayling, Philippe Froguel, Pilar Galan, Eco J. C. de Geus, Bruna Gigante, Nicole L. Glazer, Anuj Goel, Leif Groop, Vilmundur Guðnason, Göran Hallmans, Anders Hamsten, Ola Hansson, Tamara B. Harris, Caroline Hayward, Simon Heath, Serge Herçberg, Andrew A. Hicks, Aroon D. Hingorani, Albert Hofman, Jennie Hui, Joseph Hung, Marjo‐Riitta Järvelin, Min A. Jhun, P. Johnson, J. Wouter Jukema, Antti Jula, W.H. Linda Kao, Jaakko Kaprio, Sharon L. R. Kardia, Sirkka Keinänen‐Kiukaanniemi, Mika Kivimäki, Ivana Kolčić, Péter Kovács, Meena Kumari, Johanna Kuusisto, Kirsten Ohm Kyvik, Markku Laakso, Timo A. Lakka, Lars Lannfelt, G.M. Lathrop, Lenore J. Launer, Karin Leander, Guo Li, Lars Lind, Jaana Lindström, Stéphane Lobbens, Ruth J. F. Loos, Jian'an Luan, V. Lyssenko, Reedik Mägi, Patrik K. E. Magnusson, Michael Marmot, Pierre Meneton, Karen L. Mohlke, Vincent Mooser, Mario A. Morken, Iva Miljkovic, Narisu Narisu, Jeff O’Connell, Ken K. Ong, Ben A Oostra, Lyle J. Palmer, Aarno Palotie, James S. Pankow, John F. Peden, Nancy L. Pedersen, Marina Pehlić, Leena Peltonen, Brenda W.J.H. Penninx, Marijana Peričić, Markus Perola, Louis Përusse, Patricia A. Peyser, Ozren Polašek, Peter P. Pramstaller, Michael A. Province, Katri Räikkönen, Rainer Rauramaa, Emil Rehnberg, Kenneth Rice, Jerome I. Rotter, Igor Rudan, A Ruokonen, Timo Saaristo, Maria Sabater‐Lleal, Veikko Salomaa, David B. Savage, Richa Saxena, Peter Schwarz, Udo Seedorf, Bengt Sennblad, Manuel Serrano‐Ríos, Alan R. Shuldiner, Eric J.G. Sijbrands, David S. Siscovick, Johannes H. Smit, Kerrin S. Small, Nicholas L. Smith, Albert V. Smith, Alena Stančáková, Kathleen Stirrups, Michael Stümvoll, Yan V. Sun, Amy J. Swift, Anke Tönjes, J. Tuomilehto, Stella Trompet, André G. Uitterlinden, Matti Uusitupa, Max Vikström, Véronique Vitart, Marie‐Claude Vohl, Benjamin F. Voight, Péter Vollenweider, Gérard Waeber, Dawn Waterworth, Hugh Watkins, Eleanor Wheeler, Elisabeth Widén, Sara M. Willems, Gonneke Willemsen, James F. Wilson, Jacqueline C.M. Witteman, Alan F. Wright, Hanieh Yaghootkar, Diana Zélénika, Tatijana Zemunik, Lina Zgaga, Nicholas J. Wareham, Mark I. McCarthy, Inês Barroso, Richard M. Watanabe, José C. Florez, Josée Dupuis, James B. Meigs, Claudia Langenberg
Notice bibliographique
RevueNature Genetics · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensUniversité LavalOntario Institute for Cancer ResearchLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Center for Research ResourcesNational Institute of Mental HealthMedical Research CouncilNovo Nordisk FondenBritish Heart FoundationWellcome Trust
Mots-clésBiologyInsulin resistanceBody mass indexGlycemicGeneticsGlycemic indexGenome-wide association studyResistance (ecology)GenomeObesityInsulinInternal medicineBioinformaticsEndocrinologyGenotypeGeneSingle-nucleotide polymorphismMedicine
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».
En bref
Citations888
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentnon