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Enregistrement W2757728359 · doi:10.1373/clinchem.2017.277103

Kringle IV Type 2, Not Low Lipoprotein(a), as a Cause of Diabetes: A Novel Genetic Approach Using SNPs Associated Selectively with Lipoprotein(a) Concentrations or with Kringle IV Type 2 Repeats

2017· article· en· W2757728359 sur OpenAlexfundno aff
Andra Tolbus, Martin Bødtker Mortensen, Sune F. Nielsen, Pia R. Kamstrup, Stig E. Bojesen, Børge G. Nordestgaard

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Defence, Australian GovernmentHeart FoundationOvarian Cancer Research FundNational Institutes of HealthCancer Research UKSeventh Framework ProgrammeMcGill UniversityBreast Cancer Research Foundation
Mots-clésLipoprotein(a)Type 2 diabetesLipoproteinSingle-nucleotide polymorphismKringle domainGeneticsBiologyDiabetes mellitusBiochemistryGeneEndocrinologyCholesterolGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low plasma lipoprotein(a) concentrations are associated with type 2 diabetes. Whether this is due to low lipoprotein(a) concentrations per se or to a large number of kringle IV type 2 (KIV-2) repeats remains unclear. We therefore aimed to identify genetic variants associated selectively with lipoprotein(a) concentrations or with the number of KIV-2 repeats, to investigate which of these traits confer risk of diabetes. METHODS: gene, and examined the association of these SNPs with plasma concentrations of lipoprotein(a) and with KIV-2 number of repeats. SNPs that were selectively associated with lipoprotein(a) concentrations but not with KIV-2 number of repeats, or vice versa, were included in a Mendelian randomization study. RESULTS: We identified 3 SNPs (rs12209517, rs12194138, and rs641990) that were associated selectively with lipoprotein(a) concentrations and 3 SNPs (rs1084651, rs9458009, and rs9365166) that were associated selectively with KIV-2 number of repeats. For SNPs selectively associated with lipoprotein(a) concentrations, an allele score of 4-6 vs 0-2 had an odds ratio for type 2 diabetes of 1.03 (95% CI, 0.86-1.23). In contrast, for SNPs selectively associated with KIV-2 number of repeats, an allele score of 4-6 vs 0-2 had an odds ratio for type 2 diabetes of 1.42 (95% CI, 1.17-1.69). CONCLUSIONS: Using a novel genetic approach, our results indicate that it is a high number of KIV-2 repeats that are associated causally with increased risk of type 2 diabetes, and not low lipoprotein(a) concentrations per se. This is a reassuring finding for lipoprotein(a)-lowering therapies that do not increase the KIV-2 number of repeats.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations52
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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