PROX1 gene CC genotype as a major determinant of early onset of type 2 diabetes in slavic study participants from Action in Diabetes and Vascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of diabetic nephropathy varies according to ethnicity. Environmental as well as genetic factors contribute to the heterogeneity in the presentation of diabetic nephropathy. Our objective was to evaluate this heterogeneity within the Caucasian population. METHODS: The geo-ethnic origin of the 3409 genotyped Caucasian type 2 diabetes (T2D) patients of Action in Diabetes and Vascular Disease: Preterax and Diamicron MR Controlled Evaluation was determined using principal component analysis. Genome-wide association studies analyses of age of onset of T2D were performed for geo-ethnic groups separately and combined. RESULTS: The first principal component separated the Caucasian study participants into Slavic and Celtic ethnic origins. Age of onset of diabetes was significantly lower in Slavic patients (P = 7.3 × 10), whereas the prevalence of hypertension (P = 4.9 × 10) and albuminuria (5.1 × 10) were significantly higher. Age of onset of T2D and albuminuria appear to have an important genetic component as the values of these traits were also different between Slavic and Celtic individuals living in the same countries. Common and geo-ethnic-specific loci were found to be associated to age of onset of diabetes. Among the latter, the PROX1/PROX1-AS1 genes (rs340841) had the highest impact. Single-nucleotide polymorphism rs340841 CC genotype was associated with a 4.4 year earlier onset of T2D in Slavic patients living or not in countries with predominant Slavic populations. CONCLUSION: These results reveal the presence of distinct genetic architectures between Caucasian ethnic groups that likely have clinical relevance, among them PROX1 gene is a strong candidate of early onset of diabetes with variations depending on ethnicity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».