The Common Polymorphisms (Single Nucleotide Polymorphism [SNP] +45 and SNP +276) of the Adiponectin Gene Predict the Conversion From Impaired Glucose Tolerance to Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Adiponectin is an adipose tissue-specific protein with insulin-sensitizing and antiatherogenic properties. Therefore, the adiponectin gene is a promising candidate gene for type 2 diabetes. We investigated the single nucleotide polymorphisms (SNPs) +45T/G and +276G/T of the adiponectin gene as predictors for the conversion from impaired glucose tolerance to type 2 diabetes in the STOP-NIDDM trial, which aimed to investigate the effect of acarbose compared with placebo on the prevention of type 2 diabetes. Compared with the TT genotype, the G-allele of SNP +45 was associated with a 1.8-fold risk for type 2 diabetes (95% CI 1.12-3.00, P = 0.015) in the placebo group. Subjects treated with placebo and simultaneously having the G-allele of SNP +45 and the T-allele of SNP +276 (the risk genotype combination) had a 4.5-fold (1.78-11.3, P = 0.001) higher risk of developing type 2 diabetes compared with subjects carrying neither of these alleles. Women carrying the risk genotype combination had an especially high risk of conversion to diabetes (odds ratio 22.2, 95% CI 2.7-183.3, P = 0.004). In conclusion, the G-allele of SNP +45 is a predictor for the conversion to type 2 diabetes. Furthermore, the combined effect of SNP +45 and SNP +276 on the development of type 2 diabetes was stronger than that of each SNP alone.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».