Assessment of the 9p21.3 locus in severity of coronary artery disease in the presence and absence of type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The 9p21.3 locus is strongly associated with the risk of coronary artery disease (CAD) and with type 2 diabetes (T2D). We investigated the association of 9p21.3 variants with severity of CAD (defined by the number of vessel diseased [VD]) in the presence and absence of T2D. METHODS: We tested 11 9p21.3-variants for association in a white Italian study (N = 2,908), and carried out replication in 2 independent white populations, a German study (N = 2,028) and a Canadian Study (N=950). SNP association and permutation analyses were conducted. RESULTS: We identified two 9p21.3-variants, rs4977574 (P < 4×10(-4)) and rs2383207 (P < 1.5×10(-3)) that were associated with severity of CAD in subjects without T2D. Association of rs4977574 with severity of CAD was confirmed in the Canadian Study. Results from subgroup analysis among patients with T2D showed an interaction between rs10738610 and T2D with P = 4.82×10(-2). Further investigation showed that rs10738610 (P < 1.99×10(-2)) was found to be significantly associated with severity of CAD in subjects with T2D. CONCLUSIONS: The 9p21.3 locus is significantly associated with severity of CAD. The number of associations of 9p21.3 variants with severity of CAD is variable to the presence and absence of T2D. In a CAD-susceptible region of 115 kb, there is only one variant associated with the severity of coronary vessel disease in the presence of type 2 diabetes.
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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 ».