Multiple Superoxide Dismutase 1/Splicing Factor Serine Alanine 15 Variants Are Associated With the Development and Progression of Diabetic Nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite familial clustering of nephropathy and retinopathy severity in type 1 diabetes, few gene variants have been consistently associated with these outcomes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We performed an individual-based genetic association study with time to renal and retinal outcomes in 1,362 white probands with type 1 diabetes from the Diabetes Control and Complications Trial/Epidemiology of Diabetes Interventions and Complications (DCCT/EDIC) study. Specifically, we genotyped 1,411 SNPs that capture common variations in 212 candidate genes for long-term complications and analyzed them for association with the time from DCCT baseline to event for renal and retinal outcomes using multivariate Cox proportion hazards models. To address multiple testing and assist interpretation of the results, false discovery rate q values were calculated separately for each outcome. RESULTS: We observed association between rs17880135 in the 3' region of superoxide dismutase 1 (SOD1) and the incidence of both severe nephropathy (hazard ratio [HR] 2.62 [95% CI 1.64-4.18], P = 5.6 x 10(-5), q = 0.06) and persistent microalbuminuria (1.82 [1.29-2.57], P = 6.4 x 10(-4), q = 0.46). Sequencing and fine-mapping identified additional SOD1 variants, including rs202446, rs9974610, and rs204732, which were also associated (P < 10(-3)) with persistent microalbuminuria, whereas rs17880135 and rs17881180 were similarly associated with the development of severe nephropathy. Attempts to replicate the findings in three cross-sectional case-control studies produced equivocal results. We observed no striking differences between risk genotypes in serum SOD activity, serum SOD1 mass, or SOD1 mRNA expression in lymphoblastoid cell lines. CONCLUSIONS: Multiple variations in SOD1 are significantly associated with persistent microalbuminuria and severe nephropathy in the DCCT/EDIC study.
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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 ».