Polymorphisms within the Protein Tyrosine Phosphatase 1B (PTPN1) Gene Promoter: Functional Characterization and Association with Type 2 Diabetes and Related Metabolic Traits
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Protein tyrosine phosphatase 1B (PTPN1) dephosphorylates insulin receptors and attenuates insulin signaling. Polymorphisms in the coding sequence of PTPN1 have been variably associated with type 2 diabetes (T2D). We hypothesized that variations within the PTPN1 promoter might contribute to the development of T2D and related metabolic traits. METHODS: We screened 2.0 kb of PTPN1 promoter in 174 T2D patients and 412 controls using PCR and denaturing HPLC. Association analysis was performed between diabetes and related traits and single-nucleotide polymorphism genotypes. We functionally tested 2 variants (-1023C>A and -51delA) by measuring their influence on luciferase activity in HepG2 cells and performing the electrophoretic mobility shift assay (EMSA). RESULTS: One common (-1023C>A) and 6 rare (-51delA, -451A>G, -467T>C, -1045G>A, -1286-3bp-del, and -1291-9bp-del) variants were identified in the PTPN1 promoter. The -1023(C) allele had significant association with T2D that disappeared after we adjusted for established diabetes risk factors. The alleles of -1023C>A and -51delA variants did not show significant effects on the biochemical markers after adjustment for established diabetes risk factors in the nondiabetic and diabetic groups separately. The -51delA variant decreased luciferase gene expression in HepG2 cells by 2-fold. EMSA revealed a weaker binding of -51delA to specific protein family proteins compared with the A allele. The -1023C>A variant had no influence in either experiment. CONCLUSIONS: The PTPN1 promoter variants -1023C>A and -51delA (which appears to be functional) were not associated with T2D or related traits in this study but must be investigated in a larger population to reveal any potential metabolic association.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».