Faculty Opinions recommendation of New susceptibility loci associated with kidney disease in type 1 diabetes.
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic kidney disease, or diabetic nephropathy (DN), is a major complication of diabetes and the leading cause of endstage renal disease (ESRD) that requires dialysis treatment or kidney transplantation.In addition to the decrease in the quality of life, DN accounts for a large proportion of the excess mortality associated with type 1 diabetes (T1D).Whereas the degree of glycemia plays a pivotal role in DN, a subset of individuals with poorly controlled T1D do not develop DN.Furthermore, strong familial aggregation supports genetic susceptibility to DN.However, the genes and the molecular mechanisms behind the disease remain poorly understood, and current therapeutic strategies rarely result in reversal of DN.In the GEnetics of Nephropathy: an International Effort (GENIE) consortium, we have undertaken a meta-analysis of genomewide association studies (GWAS) of T1D DN comprising ,2.4 million single nucleotide polymorphisms (SNPs) imputed in 6,691 individuals.After additional genotyping of 41 top ranked SNPs representing 24 independent signals in 5,873 individuals, combined meta-analysis revealed association of two SNPs with ESRD: rs7583877 in the AFF3 gene (P = 1.2610 28 ) and an intergenic SNP on chromosome 15q26 between the genes RGMA and MCTP2, rs12437854 (P = 2.0610 29 ).Functional data suggest that AFF3 influences renal tubule fibrosis via the transforming growth factor-beta (TGF-b1) pathway.The strongest association with DN as a primary phenotype was seen for an intronic SNP in the ERBB4 gene (rs7588550, P = 2.1610 27 ), a gene with type 2 diabetes DN differential expression and in the same intron as a variant with cis-eQTL expression of ERBB4.All these detected associations represent new signals in the pathogenesis of DN.
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,542 | 0,298 |
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 ».