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Enregistrement W3091552000 · doi:10.1038/s41467-020-18581-8

Genetic variant effects on gene expression in human pancreatic islets and their implications for T2D

2020· article· en· W3091552000 sur OpenAlexafffund
Ana Viñuela, Arushi Varshney, Martijn van de Bunt, Rashmi B. Prasad, Olof Asplund, Amanda J. Bennett, Michael Boehnke, Andrew Brown, Michael R. Erdos, João Fadista, Ola Hansson, Gad Hatem, Cédric Howald, Apoorva K. Iyengar, Toby Johnson, Ulrika Krus, Patrick E. MacDonald, Anubha Mahajan, Jocelyn E. Manning Fox, Narisu Narisu, Vibe Nylander, Peter Orchard, Nikolay Oskolkov, Nikolaos I. Panousis, A. J. Payne, Michael L. Stitzel, Swarooparani Vadlamudi, Ryan Welch, Francis S. Collins, Karen L. Mohlke, Anna L. Gloyn, Laura J. Scott, Emmanouil T. Dermitzakis, Leif Groop, Stephen C.J. Parker, Mark I. McCarthy

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesMedical Research CouncilAlberta Diabetes FoundationNational Institute of Mental HealthVetenskapsrådetEuropean CommissionUniversity of OxfordNovo NordiskNational Institute for Health and Care ResearchNational Human Genome Research InstituteWellcome TrustStiftelsen för Strategisk ForskningEuropean Foundation for the Study of DiabetesUniversity of MichiganNational Institutes of HealthSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungÅke Wiberg StiftelseCanadian Institutes of Health ResearchAmerican Diabetes Association
Mots-clésPancreatic isletsGeneGene expressionGeneticsBiologyIsletComputational biologyBioinformaticsDiabetes mellitusEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most signals detected by genome-wide association studies map to non-coding sequence and their tissue-specific effects influence transcriptional regulation. However, key tissues and cell-types required for functional inference are absent from large-scale resources. Here we explore the relationship between genetic variants influencing predisposition to type 2 diabetes (T2D) and related glycemic traits, and human pancreatic islet transcription using data from 420 donors. We find: (a) 7741 cis-eQTLs in islets with a replication rate across 44 GTEx tissues between 40% and 73%; (b) marked overlap between islet cis-eQTL signals and active regulatory sequences in islets, with reduced eQTL effect size observed in the stretch enhancers most strongly implicated in GWAS signal location; (c) enrichment of islet cis-eQTL signals with T2D risk variants identified in genome-wide association studies; and (d) colocalization between 47 islet cis-eQTLs and variants influencing T2D or glycemic traits, including DGKB and TCF7L2. Our findings illustrate the advantages of performing functional and regulatory studies in disease relevant tissues.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations159
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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