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Enregistrement W3175891503 · doi:10.1096/fasebj.26.1_supplement.1012.6

Genetic variation in the vitamin D receptor (VDR) and the plasma proteome

2012· article· en· W3175891503 sur OpenAlexafffund
Bibiana Garcia Bailo, Alaa Badawi, Ahmed El‐Sohemy

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesAdvanced Foods and Materials Network
Mots-clésCalcitriol receptorVitamin D and neurologyVitamin D-binding proteinFokIVitaminBiologyEndocrinologyGenetic variationInternal medicineGeneticsGeneMedicinePolymorphism (computer science)Genotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vitamin D deficiency has been linked to numerous diseases. 1,25(OH) 2 D, the active vitamin D form, binds to the nuclear vitamin D receptor (VDR) and affects target gene expression in multiple pathways. However, it is not known if genetic variants in VDR affect plasma protein levels. The objective was to explore associations between VDR variants and 54 plasma proteins belonging to disease‐associated pathways in healthy young adults (n=488). 16 genetic variants across VDR were extracted from genome‐wide data available for the study cohort. Protein concentrations were measured by a multiple reaction monitoring HPLC‐MS/MS assay. Associations between proteins and variants were explored by linear regression with an additive inheritance mode. We found 32 significant associations. The strongest association ( p =5.06×10 −5 ) was observed between rs2283342 and inter‐α‐trypsin inhibitor HC (IT) ( r 2 =0.03, β= −0.03±0.01), a serine protease inhibitor involved in inflammation. We then examined whether serum 25(OH)D, a marker of vitamin D status, affected any associations. 25(OH)D modified the association between rs2283342 and IT, as well as associations between rs2228570 ( Fok1 ) and several apolipoproteins. These results suggest a role for vitamin D in disease associated pathways such as inflammation and lipid metabolism. Research support from the Advanced Foods and Materials Network. Grant Funding Source : Advanced Foods and Materials Network

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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