ASSOCIATION BETWEEN µ‐OPIOID RECEPTOR‐1 102T>C POLYMORPHISM AND INTERMEDIATE TYPE 2 DIABETES PHENOTYPES: RESULTS FROM THE QUEBEC FAMILY STUDY (QFS)
Notice bibliographique
Résumé
It has been suggested recently that molecules expressed both in the pancreas and hypothalamus, such as mu-opioid receptor 1 (OPRM1), could form an integrated brain-liver system, which may sense glucose levels and therefore contribute to the development of type 2 diabetes mellitus (T2DM). In the present study, we tested associations between OPRM1 gene polymorphisms (rs1799971, 102T/C and rs0648007G/A) and indices of glucose tolerance, insulin sensitivity (IS) and insulin secretion derived from plasma measures obtained in a fasting state and following a 75 g oral glucose tolerance test (OGTT) in 749 subjects from the Quebec Family Study (QFS). Polymorphisms were tested for association with glucose tolerance (normal vs IFG and T2DM combined) by calculating a chi(2) statistic and corresponding P values, whereas associations with quantitative measures of glucose tolerance, IS and insulin secretion were tested using mixed linear models implemented in the MIXED procedure of sas (SAS Institute, Cary, NC, USA). Associations were found between 102T/C OPRM1 and indices of glucose tolerance and IS. Compared with T/T homozygotes, carriers of the OPRM1 C-102 variant exhibited a better glucose tolerance with a lower (P = 0.006) glucose area under the curve (AUC) following the OGTT and a better IS with a higher (P = 0.03) value of the Cederholm index, a numerical index of the curve relating glucose uptake to the log(10) plasma insulin levels during the OGTT. The results of the present study reveal that the 102T/C OPRM1 gene polymorphism is associated with a better glucose tolerance and improved IS, both of which suggest a potential protective effect of this variant on T2DM risk.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».