Association of polymorphisms within the transforming growth factor‐β1 gene with diabetic nephropathy and serum cholesterol and triglyceride concentrations
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Notice bibliographique
Résumé
AIM: The TGF-β gene participates in the development of chronic kidney disease. We investigated whether the 869 T > C, 915 G > C and -800 G > A polymorphisms of TGF-β1 are associated with diabetic nephropathy (DN). METHODS: Polymorphisms were genotyped in 439 type 2 diabetes mellitus patients, 233 with diabetic nephropathy (DN+) and 206 without (DN-). The sample was characterized for relevant clinical and biochemical parameters. RESULTS: The 869 T > C (P = 0.016; odds ratio (OR) = 1.818, 95% confidence interval (CI) = 1.128-2.930) and the 915 G > C polymorphisms (P = 0.008, OR = 4.073, 95% CI = 1.355-12.249) were associated with diabetic nephropathy. The 869 T > C variant was associated with total cholesterol levels: CC + CT genotypes had a mean cholesterol concentration of 5.62 ± 1.40 mmol/L vs a mean concentration of 5.15 ± 1.40 mmol/L for the TT genotype (P = 0.011). Triglycerides were also higher in CC + CT genotypes (2.49 ± 1.56 mmol/L) in comparison with TT homozygotes (2.1 ± 1.22 mmol/L, P = 0.042). Multivariate logistic regression showed that the polymorphisms 869 T > C and 915 G > C were independent predictors for DN (P = 0.049 and 0.046, respectively). CONCLUSION: The 869 T > C and 915 G > C polymorphisms within the TGF-β1 gene were associated with DN+. Lower cholesterol and triglycerides levels were observed in TT homozygotes for the 869 T > C polymorphism. The TGF-β1 869 T allele seems to confer protection against DN+.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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 découle