Transcript Expression Data from Human Islets Links Regulatory Signals from Genome-Wide Association Studies for Type 2 Diabetes and Glycemic Traits to Their Downstream Effectors
Notice bibliographique
Résumé
The intersection of genome-wide association analyses with physiological and functional data indicates that variants regulating islet gene transcription influence type 2 diabetes (T2D) predisposition and glucose homeostasis. However, the specific genes through which these regulatory variants act remain poorly characterized. We generated expression quantitative trait locus (eQTL) data in 118 human islet samples using RNA-sequencing and high-density genotyping. We identified fourteen loci at which cis-exon-eQTL signals overlapped active islet chromatin signatures and were coincident with established T2D and/or glycemic trait associations. At some, these data provide an experimental link between GWAS signals and biological candidates, such as DGKB and ADCY5. At others, the cis-signals implicate genes with no prior connection to islet biology, including WARS and ZMIZ1. At the ZMIZ1 locus, we show that perturbation of ZMIZ1 expression in human islets and beta-cells influences exocytosis and insulin secretion, highlighting a novel role for ZMIZ1 in the maintenance of glucose homeostasis. Together, these findings provide a significant advance in the mechanistic insights of T2D and glycemic trait association loci.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».