Impact of Common Variation in Bone-Related Genes on Type 2 Diabetes and Related Traits
Notice bibliographique
Résumé
Exploring genetic pleiotropy can provide clues to a mechanism underlying the observed epidemiological association between type 2 diabetes and heightened fracture risk. We examined genetic variants associated with bone mineral density (BMD) for association with type 2 diabetes and glycemic traits in large well-phenotyped and -genotyped consortia. We undertook follow-up analysis in ∼19,000 individuals and assessed gene expression. We queried single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with BMD at levels of genome-wide significance, variants in linkage disequilibrium (r(2) > 0.5), and BMD candidate genes. SNP rs6867040, at the ITGA1 locus, was associated with a 0.0166 mmol/L (0.004) increase in fasting glucose per C allele in the combined analysis. Genetic variants in the ITGA1 locus were associated with its expression in the liver but not in adipose tissue. ITGA1 variants appeared among the top loci associated with type 2 diabetes, fasting insulin, β-cell function by homeostasis model assessment, and 2-h post-oral glucose tolerance test glucose and insulin levels. ITGA1 has demonstrated genetic pleiotropy in prior studies, and its suggested role in liver fibrosis, insulin secretion, and bone healing lends credence to its contribution to both osteoporosis and type 2 diabetes. These findings further underscore the link between skeletal and glucose metabolism and highlight a locus to direct future investigations.
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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 ».