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Enregistrement W2748139941 · doi:10.3760/cma.j.issn.1007-9408.2016.04.015

Association between Pro12Ala polymorphism of peroxisome proliferator activated receptor .GAMMA.2 gene and gestational diabetes mellitus: a meta-analysis

2016· article· en· W2748139941 sur OpenAlexaboutno aff
Zhang Zhan, Jiang Chendong, Yang Feng, Linlin Zhang, Yi Zhang, Geng Dong, Jinming Wang

Notice bibliographique

RevueZhonghua weichan yixue zazhi · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePeroxisome Proliferator-Activated Receptors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisAlleleInternal medicineGenotypeGestational diabetesMedicinePeroxisome proliferator-activated receptorGenetic modelEndocrinologyGastroenterologyOncologyBioinformaticsBiologyGeneGeneticsReceptorGestationPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To evaluate the association between Pro12Ala polymorphism in peroxisome proliferator activated receptor γ2 (PPARγ2) gene and gestational diabetes mellitus(GDM). Methods Publications on genetic association studies of PPARγ2 and GDM were searched using the PubMed database, The HuGE Navigator, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang database and VIP Science from the inception of the databases to December 1, 2014. Two reviewers independently selected literature according to the inclusion and exclusion criteria, extracted data and assessed the quality of the data using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) standard. Meta-analysis was performed using RevMan 5.3 software. Results Overall, 13 eligible articles were identified, including seven in English and six in Chinese, with a total of 2 787 GDM cases and 5 408 healthy controls. Quality assessment showed that the quality of the 13 articles was all good, with NOS ≥5. (1) Pro12Ala polymorphism in PPARγ2 (allele Ala or genotype Ala/Ala or Pro/Ala) was shown to be highly associated with GDM occurrence on general evaluation, with an OR(95%CI) of 0.74(0.60-0.93) in the allele model and 0.79(0.65-0.96) in the dominant genetic model (P 0.05, respectively), although there was still a significant correlation in polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism with an OR(95%CI) of 0.58(0.43-0.79) in the allele model and 0.62(0.45-0.85) in the dominant genetic model (P<0.01, respectively). Conclusions The Ala allele and the Ala/Ala or Pro/Ala genotypes of the Pro12Ala polymorphism in PPARγ2 can decrease the risk of GDM. However, there are differences in the results which are affected by the genotype analysis method or races. Key words: Diabetes, gestational; PPAR gamma; Peroxisome proliferator-activated receptors; Polymorphism, genetic; Meta-analysis

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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