Complex Genetics of Type 2 Diabetes and Effect Size: What have We Learned from Isolated Populations?
Notice bibliographique
Résumé
Genetic studies in large outbred populations have documented a complex, highly polygenic basis for type 2 diabetes (T2D). Most of the variants currently known to be associated with T2D risk have been identified in large studies that included tens of thousands of individuals who are representative of a single major ethnic group such as European, Asian, or African. However, most of these variants have only modest effects on the risk for T2D; identification of definitive 'causal variant' or 'causative loci' is typically lacking. Studies in isolated populations offer several advantages over outbred populations despite being, on average, much smaller in sample size. For example, reduced genetic variability, enrichment of rare variants, and a more uniform environment and lifestyle, which are hallmarks of isolated populations, can reduce the complexity of identifying disease-associated genes. To date, studies in isolated populations have provided valuable insight into the genetic basis of T2D by providing both a deeper understanding of previously identified T2D-associated variants (e.g. demonstrating that variants in KCNQ1 have a strong parent-of-origin effect) or providing novel variants (e.g. ABCC8 in Pima Indians, TBC1D4 in the Greenlandic population, HNF1A in Canadian Oji-Cree). This review summarizes advancements in genetic studies of T2D in outbred and isolated populations, and provides information on whether the difference in the prevalence of T2D in different populations (Pima Indians vs. non-Hispanic Whites and non-Hispanic Whites vs. non-Hispanic Blacks) can be explained by the difference in risk allele frequencies of established T2D variants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».