Identifying markers of insulin resistance in the plasma proteome
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 diabetes (T2D) represents a significant global health problem. The plasma proteome comprises numerous high‐abundance proteins that may be associated with the development of T2D. The objective was to determine the association between HOMA‐IR, a common measure of insulin resistance, and 54 plasma proteins belonging to disease‐associated pathways in a population of healthy young adults (n=488) from the Toronto Nutrigenomics and Health Study. Protein concentrations were measured by a multiple reaction monitoring HPLC‐MS/MS assay. General linear models were used to assess the association between plasma proteins and HOMA‐IR. Analyses were adjusted for age, sex, ethnicity, waist circumference, physical activity, and contraceptive use among women. Hemopexin, complement factor H, heparin cofactor II, afamin, α 1 ‐anti‐trypsin, α 2 ‐HS‐glycoprotein, apolipoprotein L1, complement C3, serum amyloid P‐component, vitronectin, and transthyretin were significantly ( p <0.0009) positively correlated with HOMA‐IR. Adiponectin, an anti‐inflammatory protein, was inversely correlated with HOMA‐IR. These results suggest that a number of plasma proteins may be useful biomarkers of insulin resistance and T2D risk. Research support from the Advanced Foods and Materials Network.
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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 ».