Genetic Modifiers of Cystic Fibrosis–Related Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes is a common age-dependent complication of cystic fibrosis (CF) that is strongly influenced by modifier genes. We conducted a genome-wide association study in 3,059 individuals with CF (644 with CF-related diabetes [CFRD]) and identified single nucleotide polymorphisms (SNPs) within and 5' to the SLC26A9 gene that associated with CFRD (hazard ratio [HR] 1.38; P = 3.6 × 10(-8)). Replication was demonstrated in 694 individuals (124 with CFRD) (HR, 1.47; P = 0.007), with combined analysis significant at P = 9.8 × 10(-10). SLC26A9 is an epithelial chloride/bicarbonate channel that can interact with the CF transmembrane regulator (CFTR), the protein mutated in CF. We also hypothesized that common SNPs associated with type 2 diabetes also might affect risk for CFRD. A previous association of CFRD with SNPs in TCF7L2 was replicated in this study (P = 0.004; combined analysis P = 3.8 × 10(-6)), and type 2 diabetes SNPs at or near CDKAL1, CDKN2A/B, and IGF2BP2 were associated with CFRD (P < 0.004). These five loci accounted for 8.3% of the phenotypic variance in CFRD onset and had a combined population-attributable risk of 68%. Diabetes is a highly prevalent complication of CF, for which susceptibility is determined in part by variants at SLC26A9 (which mediates processes proximate to the CF disease-causing gene) and at four susceptibility loci for type 2 diabetes in the general population.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».