Linkage Analysis of Diabetes Status Among Hypertensive Families
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 diabetes susceptibility is determined by multiple genetic and environmental factors. Genome-wide linkage scans have localized common regions, possibly harboring susceptibility genes on chromosomes 1, 2, 12, and 20. Variability in linkage findings underscores the probable genetic heterogeneity of type 2 diabetes. Thus, we conducted a genome scan of diabetes status using maximum likelihood methods that model affection status by a liability threshold model. Hypertensive sibships and their offspring and/or parents in the Hypertension Genetic Epidemiology Network study were recruited from five field centers. The diabetes phenotype was derived using the World Health Organization criteria and adjusted for race/study center, age, age2, sex, and with and without percent body fat. In total, 567 diabetic participants were identified in 437 families. Variance component linkage analysis was performed among 1,545 Caucasians and 1,608 African Americans using race-specific marker allele frequencies. We detected a quantitative trait loci (QTLs) influencing diabetes variance (logarithm of odds = 3.4) on chromosome 22, which overlaps a positive type 2 diabetes finding among Canadian Oji-Cree Indians. We also observed suggestive evidence for linkage on chromosomes 1, 2, 5, 8, 14, 17, and 19. The identification and replication of type 2 diabetes QTLs will bring us closer to the detection of functional genes that influence diabetes susceptibility.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».