Enregistrement W4242891536 · doi:10.3410/f.3092957.4144066

Faculty Opinions recommendation of Variants in ADCY5 and near CCNL1 are associated with fetal growth and birth weight.

2010· dataset· en· W4242891536 sur OpenAlexaboutno aff

Michèle Ramsay, Zané Lombard

Notice bibliographique

RevueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature · 2010

Typedataset

Langueen

DomaineMedicine

ThématiqueBirth, Development, and Health

Établissements canadiensnon disponible

Organismes subventionnairesnon disponible

Mots-clésBirth weightMedicinePregnancyLow birth weightSingle-nucleotide polymorphismDemographyFamily medicineGeneticsBiologyGenotypeGene

DOI10.3410/f.3092957.4144066

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To identify genetic variants associated with birth weight, we meta-analyzed six genome-wide association (GWA) studies (n = 10,623 Europeans from pregnancy/birth cohorts) and followed up two lead signals in 13 replication studies (n = 27,591). rs900400 near LEKR1 and CCNL1 (P = 2 x 10(-35)) and rs9883204 in ADCY5 (P = 7 x 10(-15)) were robustly associated with birth weight. Correlated SNPs in ADCY5 were recently implicated in regulation of glucose levels and susceptibility to type 2 diabetes, providing evidence that the well-described association between lower birth weight and subsequent type 2 diabetes has a genetic component, distinct from the proposed role of programming by maternal nutrition. Using data from both SNPs, we found that the 9% of Europeans carrying four birth weight-lowering alleles were, on average, 113 g (95% CI 89-137 g) lighter at birth than the 24% with zero or one alleles (P(trend) = 7 x 10(-30)). The impact on birth weight is similar to that of a mother smoking 4-5 cigarettes per day in the third trimester of pregnancy. PMID: 20372150 Funding information This work was supported by: Medical Research Council, United Kingdom Grant ID: G0600705 Medical Research Council, United Kingdom Grant ID: G9815508 Medical Research Council, United Kingdom Grant ID: G0601261 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: R01 DK078150 NICHD NIH HHS, United States Grant ID: R01 HD034568 Wellcome Trust, United Kingdom Grant ID: 89061/Z/09/Z Medical Research Council, United Kingdom Grant ID: G0000934 Wellcome Trust, United Kingdom Grant ID: 076113/B/04/Z NHLBI NIH HHS, United States Grant ID: HL0876792 NICHD NIH HHS, United States Grant ID: R24 HD050924 NIMH NIH HHS, United States Grant ID: MH63706 NIMH NIH HHS, United States Grant ID: RL1 MH083268 NICHD NIH HHS, United States Grant ID: HD05450 Wellcome Trust, United Kingdom Grant ID: 068545/Z/02 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: P30 DK056350 NHLBI NIH HHS, United States Grant ID: R01 HL085144 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: 1R01DK075787 Medical Research Council, United Kingdom Grant ID: G0400546 NHLBI NIH HHS, United States Grant ID: K24 HL068041 Wellcome Trust, United Kingdom Grant ID: 090532 NICHD NIH HHS, United States Grant ID: R01 HD056465 Department of Health, United Kingdom Grant ID: PHCS/C4/4/016 NHLBI NIH HHS, United States Grant ID: HL085144 NIMH NIH HHS, United States Grant ID: MH083268 NCRR NIH HHS, United States Grant ID: RR20649 NICHD NIH HHS, United States Grant ID: HD056465 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: DK56350 Canadian Institutes of Health Research, Canada Grant ID: MOP 82893 NHLBI NIH HHS, United States Grant ID: HL068041 FIC NIH HHS, United States Grant ID: TW05596 Medical Research Council, United Kingdom Grant ID: G0500539 FIC NIH HHS, United States Grant ID: R01 TW005596 NCRR NIH HHS, United States Grant ID: P20 RR020649 NIEHS NIH HHS, United States Grant ID: ES10126 Wellcome Trust, United Kingdom Grant ID: 085541 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: R01 DK075787 Medical Research Council, United Kingdom Grant ID: G0601653 NICHD NIH HHS, United States Grant ID: HD034568 NICHD NIH HHS, United States Grant ID: R37 HD034568 Wellcome Trust, United Kingdom Grant ID: 085301 Medical Research Council, United Kingdom Grant ID: G0800582 NHLBI NIH HHS, United States Grant ID: R01 HL087679 Medical Research Council, United Kingdom Grant ID: G0600331 Medical Research Council, United Kingdom Grant ID: G0500070 NIEHS NIH HHS, United States Grant ID: P30 ES010126 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: DK075787 British Heart Foundation, United Kingdom Medical Research Council, United Kingdom Grant ID: G0801056 NIMH NIH HHS, United States Grant ID: R01 MH063706 Chief Scientist Office, United Kingdom Grant ID: CZB/4/710 NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: DK078150 More Less keyboard_arrow_down

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)0,007

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038

Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated

Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)

Catégories consensuellesaucune

DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune

Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet

GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune

Score de désaccord entre enseignants0,516

Score d'incertitude au seuil0,690

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,007	0,038
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,002
Bibliométrie	0,003	0,006
Études des sciences et des technologies	0,002	0,001
Communication savante	0,006	0,003
Science ouverte	0,003	0,002
Intégrité de la recherche	0,007	0,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,516	0,267

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 Opus0,026

Tête enseignante GPT0,329

Écart entre enseignants0,303 · 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.

Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)

Devis d'étudeSans objet

Domainenon disponible

GenreJeu de données

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

Publié2010

Routes d'admission1

Résumé présentoui

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