Polymorphisms of the lamina maturation pathway and their association with the metabolic syndrome: the DESIR Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Laminopathies are rare monogenic diseases, some of them exhibiting features of the metabolic syndrome. These diseases are mainly due to mutations in LMNA , encoding A‐type lamins. One LMNA polymorphism, rs4641, has been associated with the metabolic syndrome, but results have been controversial. We therefore investigated the effect of single nucleotide polymorphisms (SNPs) in the LMNA gene in combination with four other genes encoding enzymes influencing lamin post‐translational maturation on risk of metabolic syndrome (MS). Twenty‐three tagging SNPs characterizing the haplotypic variability of 5 genes ( LMNA , ICMT , ZMPSTE24 , FNTA , FNTB ) were genotyped in 3916 French men and women who took part in the prospective DESIR study. Single‐locus and haplotype analyses were performed but did not detect any significant association with the risk of MS. No robust interaction between SNPs located in different genes on the risk of MS were neither identified. In conclusion, we did not observe any convincing evidence that common polymorphisms of the lamina pathway could modulate the risk of MS. The DESIR study was supported by INSERM‐CNAMTS. Grant Funding Source: INSERM
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».