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Enregistrement W2795193844 · doi:10.14341/dm8825

Associations of polymorphisms in the gene promoters of cytokines and matrix metalloproteinases with bone mineral density in postmenopausal type 2 diabetic women

2018· article· en· W2795193844 sur OpenAlexaff
Olga N. Fazullina, Vadim V. Klimontov, В. И. Коненков, А. В. Шевченко, Viktor F. Prokoviev, Yakov A. Tsepilov

Notice bibliographique

RevueDiabetes Mellitus · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensMcGill-Queen's University Press
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMatrix metalloproteinaseBone mineralMedicinePromoterPostmenopausal womenGeneInternal medicineEndocrinologyType 2 diabetesDiabetes mellitusOsteoporosisProinflammatory cytokineGene expressionInflammationGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Osteoporosis and type 2 diabetes are common comorbidities in postmenopausal women. An important role in the bone remodeling over the menopausal transition can be played by cytokines and matrix metalloproteinases (MMPs). It was shown that allelic variants in polymorphic positions of the genes of cytokines and MMPs affect the expression of these molecules under normal and pathological conditions. Aims. To examine associations between polymorphisms in the gene promoters of cytokines (TNFA, IL1B, IL4, IL6, IL10, VEGFA) and MMPs (MMP2, MMP3, MMP9) with bone mineral density (BMD) in postmenopausal women with type 2 diabetes. Materials and methods. We studied 197 Caucasian diabetic women, from 50 to70 years of age. An examination of BMD in the spine, proximal femur and forearm was performed by DEXA. Thirteen polymorphisms in the promoters of TNFA: -238 A/G (rs361525), -308 A/G(rs1800629) and -863 C/A (rs1800630), IL1B: -31 C/T (rs1143627), IL4: -590 C/T (rs2243250), IL6: -174 C/G (rs1800795), IL10: -592 C/A (rs1800872) and -1082 A/G (rs1800896), VEGFA: -2578 C/A (rs699947) and +936 C/T (rs3025039), MMP2: -1306 C/T (rs243865), MMP3: -1171 5A/6A (rs3025058) and MMP9: -1562 C/T (rs3918242), were investigated. Results. Seventy-three women had normal BMD, in 90 ones we revealed osteopenia, and 34 women had osteoporosis. Age, BMI and smoking were strongest predictors of BMD in multivariate regression analysis (p0.0001, p=0.003 and p=0.01, respectively). In the additive model, C allele and CC genotype in MMP9 -1562 position were associated with low BMD (OR 2.16, p=0.0007 and OR 2.02, p=0.0008, respectively). Association of the polymorphism with BMD remained significant after adjustment for clinical risk factors (p0.001). Twelve combinations of genotypes, associated positively with low BMD, were revealed by bioinformatic analysis (all p0.005). The СС genotype in position -1562 of MMP9, CC genotype in position -863 of TNFA, GG genotype in position -308 of TNFA, and AA genotype in position -1082 of IL10 were the most prevalent variants in these combinations. Conclusions. Variability in the gene promoters of cytokines and MMPs may confer individual susceptibility to osteoporosis in postmenopausal type 2 diabetic women.

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 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 enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,289
Écart entre enseignants0,271 · 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.

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

Citations3
Publié2018
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Résumé présentoui

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