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Enregistrement W2160115185 · doi:10.1371/journal.pgen.1002741

Stratifying Type 2 Diabetes Cases by BMI Identifies Genetic Risk Variants in LAMA1 and Enrichment for Risk Variants in Lean Compared to Obese Cases

2012· article· en· W2160115185 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePLoS Genetics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMachine Learning in Bioinformatics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismMedical Research CouncilNational Center for Research ResourcesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNovartis PharmaNational Institutes of HealthFondation de FranceNational Heart, Lung, and Blood InstituteVetenskapsrådetSanofiEuropean CommissionNational Human Genome Research InstituteWellcome TrustAgence Nationale de la RechercheLes Laboratories Pierre FabreInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleSchool of Medicine, Boston UniversityNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesLunds UniversitetNational Institute on Drug AbuseEli Lilly and Company
Mots-clésType 2 diabetesOverweightObesityBody mass indexDiabetes mellitusSingle-nucleotide polymorphismInternal medicineGenome-wide association studyBiologyRisk factorCase-control studyGenetic associationEndocrinologyMedicineBioinformaticsGeneticsGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Common diseases such as type 2 diabetes are phenotypically heterogeneous. Obesity is a major risk factor for type 2 diabetes, but patients vary appreciably in body mass index. We hypothesized that the genetic predisposition to the disease may be different in lean (BMI<25 Kg/m²) compared to obese cases (BMI≥30 Kg/m²). We performed two case-control genome-wide studies using two accepted cut-offs for defining individuals as overweight or obese. We used 2,112 lean type 2 diabetes cases (BMI<25 kg/m²) or 4,123 obese cases (BMI≥30 kg/m²), and 54,412 un-stratified controls. Replication was performed in 2,881 lean cases or 8,702 obese cases, and 18,957 un-stratified controls. To assess the effects of known signals, we tested the individual and combined effects of SNPs representing 36 type 2 diabetes loci. After combining data from discovery and replication datasets, we identified two signals not previously reported in Europeans. A variant (rs8090011) in the LAMA1 gene was associated with type 2 diabetes in lean cases (P = 8.4×10⁻⁹, OR = 1.13 [95% CI 1.09-1.18]), and this association was stronger than that in obese cases (P = 0.04, OR = 1.03 [95% CI 1.00-1.06]). A variant in HMG20A--previously identified in South Asians but not Europeans--was associated with type 2 diabetes in obese cases (P = 1.3×10⁻⁸, OR = 1.11 [95% CI 1.07-1.15]), although this association was not significantly stronger than that in lean cases (P = 0.02, OR = 1.09 [95% CI 1.02-1.17]). For 36 known type 2 diabetes loci, 29 had a larger odds ratio in the lean compared to obese (binomial P = 0.0002). In the lean analysis, we observed a weighted per-risk allele OR = 1.13 [95% CI 1.10-1.17], P = 3.2×10⁻¹⁴. This was larger than the same model fitted in the obese analysis where the OR = 1.06 [95% CI 1.05-1.08], P = 2.2×10⁻¹⁶. This study provides evidence that stratification of type 2 diabetes cases by BMI may help identify additional risk variants and that lean cases may have a stronger genetic predisposition to type 2 diabetes.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle