‘Fat’s chances’: Loci for phenotypic dispersion in plasma leptin in mouse models of diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Leptin, a critical mediator of feeding, metabolism and diabetes, is expressed on an incidental basis according to satiety. The genetic regulation of leptin should similarly be episodic. METHODOLOGY: Data from three mouse cohorts hosted by the Jackson Laboratory- 402 (174F, 228M) F2 Dilute Brown non-Agouti (DBA/2)×DU6i intercrosses, 142 Non Obese Diabetic (NOD/ShiLtJ×(NOD/ShiLtJ×129S1/SvImJ.H2g7) N2 backcross females, and 204 male Nonobese Nondiabetic (NON)×New Zealand Obese (NZO/HlLtJ) reciprocal backcrosses-were used to test for loci associated with absolute residuals in plasma leptin and arcsin-transformed percent fat ('phenotypic dispersion'; PDpLep and PDAFP). Individual data from 1,780 mice from 43 inbred strains was also used to estimate genetic variances and covariances for dispersion in each trait. PRINCIPAL FINDINGS: Several loci for PDpLep were detected, including possibly syntenic Chr 17 loci, but there was only a single position on Chr 6 for PDAFP. Coding SNP in genes linked to the consensus Chr 17 PDpLep locus occurred in immunological and cancer genes, genes linked to diabetes and energy regulation, post-transcriptional processors and vomeronasal variants. There was evidence of intersexual differences in the genetic architecture of PDpLep. PDpLep had moderate heritability [Formula: see text] and PDAFP low heritability [Formula: see text]; dispersion in these traits was highly genetically correlated r = 0.8). CONCLUSIONS: Greater genetic variance for dispersion in plasma leptin, a physiological trait, may reflect its more ephemeral nature compared to body fat, an accrued progressive character. Genetic effects on incidental phenotypes such as leptin might be effectively characterized with randomization-detection methodologies in addition to classical approaches, helping identify incipient or borderline cases or providing new therapeutic targets.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».