Age and sex based genetic locus heterogeneity in type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Two genome scans for susceptibility loci for type 1 diabetes using large collections of families have recently been reported. Apart from strong linkage in both studies of the HLA region on chromosome 6p, clear consistent evidence for linkage was not observed at any other loci. One possible explanation for this is a high degree of locus heterogeneity in type 1 diabetes, and we hypothesised that the sex of affected offspring, age of diagnosis, and parental origin of shared alleles may be the bases of heterogeneity at some loci. METHODS: Using data from a genome wide linkage study of 356 affected sib pairs with type 1 diabetes, we performed linkage analyses using parental origin of shared alleles in subgroups based on (1) sex of affected sibs and (2) age of diagnosis. RESULTS: Among the results obtained, we observed that evidence for linkage to IDDM4 on chromosome 11q13 occurred predominantly from opposite sex, rather than same sex sib pairs. At a locus on chromosome 4q, evidence for linkage was observed in sibs where one was diagnosed above the age of 10 years and the other diagnosed below 10 years of age. CONCLUSIONS: We show that heterogeneity tests based on age of diagnosis, sex of affected subject, and parental origin of shared alleles may be helpful in reducing locus heterogeneity in type 1 diabetes. If repeated in other samples, these findings may assist in the mapping of susceptibility loci for type 1 diabetes. Similar analyses can be recommended in other complex diseases.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».