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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».