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Enregistrement W2096864143 · doi:10.1111/j.1464-5491.2012.03662.x

Common variants in genes encoding adiponectin (ADIPOQ) and its receptors (ADIPOR1/2), adiponectin concentrations, and diabetes incidence in the Diabetes Prevention Program

2012· article· en· W2096864143 sur OpenAlexaff
Kieren J. Mather, Christopher Christophi, K. A. Jablonski, William C. Knowler, Ronald Goldberg, Steven E. Kahn, Tim D. Spector, Zari Dastani, Dawn Waterworth, J. Brent Richards, Tohru Funahashi, F X Pi-Sunyer, Toni I. Pollin, José C. Florez, Paul W. Franks

Notice bibliographique

RevueDiabetic Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNovo Nordisk FondenNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesVetenskapsrådet
Mots-clésAdiponectinMedicineDiabetes mellitusAdiponectin receptor 1Incidence (geometry)Internal medicineGeneEndocrinologyGeneticsInsulin resistanceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Baseline adiponectin concentrations predict incident Type 2 diabetes mellitus in the Diabetes Prevention Program. We tested the hypothesis that common variants in the genes encoding adiponectin (ADIPOQ) and its receptors (ADIPOR1, ADIPOR2) would associate with circulating adiponectin concentrations and/or with diabetes incidence in the Diabetes Prevention Program population. METHODS: Seventy-seven tagging single-nucleotide polymorphisms (SNPs) in ADIPOQ (24), ADIPOR1 (22) and ADIPOR2 (31) were genotyped. Associations of SNPs with baseline adiponectin concentrations were evaluated using linear modelling. Associations of SNPs with diabetes incidence were evaluated using Cox proportional hazards modelling. RESULTS: Thirteen of 24 ADIPOQ SNPs were significantly associated with baseline adiponectin concentrations. Multivariable analysis including these 13 SNPs revealed strong independent contributions of rs17366568, rs1648707, rs17373414 and rs1403696 with adiponectin concentrations. However, no ADIPOQ SNPs were directly associated with diabetes incidence. Two ADIPOR1 SNPs (rs1342387 and rs12733285) were associated with ∼18% increased diabetes incidence for carriers of the minor allele without differences across treatment groups, and without any relationship with adiponectin concentrations. CONCLUSIONS: ADIPOQ SNPs are significantly associated with adiponectin concentrations in the Diabetes Prevention Program cohort. This observation extends prior observations from unselected populations of European descent into a broader multi-ethnic population, and confirms the relevance of these variants in an obese/dysglycaemic population. Despite the robust relationship between adiponectin concentrations and diabetes risk in this cohort, variants in ADIPOQ that relate to adiponectin concentrations do not relate to diabetes risk in this population. ADIPOR1 variants exerted significant effects on diabetes risk distinct from any effect of adiponectin concentrations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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