Non-obese population with the rs7903146 T allele exhibits higher sugar and more dyslipidaemia in subjects with Type-2-diabetes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Type 2 diabetes (T2D), the most prevalent type of diabetes has been associated with Transcription-Factor-7-Like-2 gene Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs), rs12255372 and rs7903146 as risk factors, thought to be modulated by obesity status. In sub-Saharan Africa, the onset of T2D in the non-obese is rarely suspected. This study looks into the genetics and the biochemical parameters in non-obese population, with and without T2D and living in Jos, Nigeria. A total of 68 subjects, 40 diabetic patients and 28 healthy control group, all with closely matched age, height, nutrition, family history, Body Mass Index and socioeconomic status, recruited from within the same population were studied. SNPs Genotyping were performed using Polymerase Chain Reaction and Sangers Sequencing. Lipid profiles, Fasting Blood Sugar and C-peptide levels were measured and analysed alongside with demographic data from questionnaire. Odd-ratio at 95% confidence interval at a conventional level of alpha, <0.05 and Product Moment Correlation Coefficient Analysis were used to analyse the data in both groups. The entire population showed the GG genotype for the rs12255372. However, different genotype combination, CC, CT and TT were observed with the rs7903146. Though no significant association was observed between the genotypes and the odd of T2D, healthy subjects with the T allele showed a higher level of two hours postprandial plasma glucose level than those with CC genotype. Patients with T allele shows a more abnormal level of diabetes metabolic syndrome indicators such as Fasting Blood Sugar; two hours postprandial plasma glucose level; C-peptide; Low Density Lipoprotein, High Density Lipoprotein and Total Cholesterol. The study suggests that lower sugar metabolism and more dyslipidaemia are observed in subject with T allele. Hence, this could constitute poorer prognosis and a risk factor for non-obese population, particularly with high carbohydrate intake.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».