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Enregistrement W3134411074 · doi:10.1159/000513891

Investigation of the Association between 45 Tag SNPs and Type 2 Diabetes Mellitus in Han Chinese Adults: A Prospective Cohort Study

2021· article· en· W3134411074 sur OpenAlexaff
Yun Chen, Xiaoying Chen, Xiaolian Dong, Yuzhuo Wang, Na Wang, Jianfu Zhu, Yue Chen, Qingwu Jiang, Chaowei Fu

Notice bibliographique

RevuePublic Health Genomics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSingle-nucleotide polymorphismHazard ratioMedicineConfidence intervalType 2 Diabetes MellitusProspective cohort studyInternal medicineType 2 diabetesGenetic associationGenome-wide association studyDiabetes mellitusOncologyGeneticsGenotypeEndocrinologyBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The objective of this study was to examine the association between type 2 diabetes mellitus (T2DM) and genes identified in previous genome-wide association studies (GWASs) in rural Han Chinese adults. METHODS: This prospective study included 1,832 adults aged ≥18 years in Deqing without diabetes at baseline. The subjects were followed up for 8.7 years on average. We selected 45 susceptible tag single-nucleotide polymorphisms (SNPs) for T2DM that have been identified in GWASs and genotyped. A Cox model was constructed to calculate the adjusted hazard ratios (aHRs) for the association between SNPs and incident T2DM. RESULTS: The incidence rate of T2DM was 12.0 per 1,000 person-years. After adjustment for covariates and a Bonferroni correction, rs17584499 of protein tyrosine phosphatase, receptor-type D (PTPRD), rs11257655 and rs10906115 of cell division cycle 123 gene (CDC123), and rs12970134 of melanocortin-4 receptor (MC4R) were significantly associated with incident T2DM. The aHRs for incident T2DM were 1.75 (95% confidence interval [CI]: 1.28-2.40) and 1.61 (95% CI: 1.27-2.04) in association with an increasing number of T alleles in rs17584499 and rs11257655 under an additive genetic model, and the aHR was 1.72 (95% CI: 1.33-2.22) with an increasing number of A alleles in rs10906115. The aHRs under the dominant model were 1.82 (95% CI: 1.25-2.66) for TT + CT versus CC of rs17584499 and 2.04 (95% CI: 1.47-2.86) for AA + AG versus GG of rs10966115. The aHRs under the recessive model were 2.99 (95% CI: 1.30-6.89) for TT versus CT + CC of rs17584499, 1.92 (95% CI: 1.39-2.70) for TT versus CT + CC of rs11257655, and 2.54 (95% CI:1.22-5.29) for AA versus AG + GG of rs12970134. In addition, an increased incidence of T2DM was significantly associated with the TA haplotype of rs11257655 and rs10906115 (aHR = 1.81, 95% CI: 1.12-2.92), while a decreased incidence was associated with the CG haplotype (aHR = 0.49, 95% CI: 0.35-0.68) and the CT haplotype of rs1111875 and rs5015480 (aHR = 0.61, 95% CI: 0.37-0.98). CONCLUSION: Variants of the PTPRD, CDC123, and MC4R genes were associated with the T2DM incidence in a rural Han Chinese population.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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