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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 OpenAlexaff
John R. B. Perry, Benjamin F. Voight, Loïc Yengo, Najaf Amin, Josée Dupuis, Martha Ganser, Harald Grallert, Pau Navarro, Man Li, Lu Qi, Valgerður Steinthórsdóttir, Robert A. Scott, Peter Almgren, Dan E. Arking, Yurii S. Aulchenko, Beverley Balkau, Rafn Benediktsson, Richard N. Bergman, Eric Boerwinkle, Lori L. Bonnycastle, Noël P. Burtt, Harry Campbell, G. Charpentier, Francis S. Collins, Christian Gieger, Todd J. Green, Samy Hadjadj, Andrew T. Hattersley, Christian Herder, Albert Hofman, Andrew D. Johnson, Anna Köttgen, Peter Kraft, Yann Labrune, Claudia Langenberg, Alisa K. Manning, Karen L. Mohlke, Andrew P. Morris, Ben A. Oostra, James S. Pankow, Ann-Kristin Petersen, Peter P. Pramstaller, Inga Prokopenko, Wolfgang Rathmann, W Rayner, Michael Roden, Igor Rudan, Denis Rybin, Laura J. Scott, Gunnar Sigurðsson, Robert Sladek, Guðmar Þorleifsson, Unnur Þorsteinsdóttir, Jaakko Tuomilehto, André G. Uitterlinden, Sidonie Vivequin, Michael N. Weedon, Alan F. Wright, Frank B. Hu, Thomas Illig, Linda Kao, James B. Meigs, James F. Wilson, Kāri Stefánsson, Cornelia M. van Duijn, David M. Altschuler, Andrew D. Morris, Michael Boehnke, Mark I. McCarthy, Philippe Froguel, Nicholas J. Wareham, Leif Groop, Timothy M. Frayling, Stéphane Cauchi

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations267
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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