Complement C3 Associates With Incidence of Diabetes, but No Evidence of a Causal Relationship
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study explored whether complement factor 3 (C3) in plasma is associated with incidence of diabetes in a population-based cohort. We also identified genetic variants related to C3 and explored whether C3 and diabetes share common genetic determinants. Methods: C3 was analyzed in plasma from 4368 nondiabetic subjects, 46 to 68 years old, from the Malmö Diet and Cancer Study. Incidence of diabetes was studied in relationship to C3 levels during 17.7± 4.4 years of follow-up. Genotypes associated with C3 were identified in a genome-wide association study. Diabetes Genetics Replication and Meta-Analysis and the European Genetic Database were used for in silico look-up. Results: In all, 538 (12.3%) subjects developed diabetes during 18 years of follow-up. High C3 was significantly associated with incidence of diabetes after risk factor adjustments (hazard ratio comparing 4th vs 1st quartile, 1.54 (95% confidence interval, 1.13 to 2.09; P = 0.005). C3 was associated with polymorphisms at the complement factor H locus (P < 10-8). However, no relationship with diabetes was observed for this locus. Another eight loci were associated with C3 with P < 10-5. One of them, the glucose kinase regulatory protein (GCKR) locus, has been previously associated with diabetes. The relationship between C3 levels and the GCKR locus was replicated in the European Genetic Database cohort. Conclusions: Plasma concentration of C3 is a risk marker for incidence of diabetes. The results suggest that this association could, in part, be explained by pleiotropic effects related to the GCKR gene.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».