MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4298279209 · doi:10.17615/0ngn-wz27

Transancestral fine-mapping of four type 2 diabetes susceptibility loci highlights potential causal regulatory mechanisms

2020· article· en· W4298279209 sur OpenAlexfundno aff
Ravindranath Duggirala, Juliana C.N. Chan, Karen L. Mohlke, Graeme I. Bell, Robin Young, Steven Wiltshire, Philippe Froguel, Momoko Horikoshi, Ying Wu, Jennifer E. Below, Yoon Shin Cho, Ronald C.W. Ma, Dorothée Thuillier, Xueling Sim, Kazuo Hara, Hayato Fujita, Nancy J. Cox, Xu Wang, Jaspal S. Kooner, Ismeet Kaur, José C. Florez, Jorge Ferrer, Teresa Ferreira, James B. Meigs, John C. Chambers, Eleftheria Zeggini, Taesung Park, Andrew P. Morris, Mark Seielstad, Michael Boehnke, Norihiro Kato, Mark I. McCarthy, Han Chen, John Blangero, Jeroen R. Huyghe, Fumihiko Takeuchi, Craig L. Hanis, Loïc Yengo, Adam E. Locke, Anubha Mahajan, Gonçalo R. Abecasis, Pierre Fontanillas, Claudia H.T. Tam, Dwaipayan Bharadwaj, Weihua Zhang, Sungkyoung Choi, Jennifer L. Asimit, Takashi Kadowaki, Noël P. Burtt, Yik Ying Teo, Neil R. Robertson, Shyong Tai, James G. Wilson, Gil Atzmon, Lorenzo Pasquali, Danish Saleheen, Josée Dupuis, David Altshuler

Notice bibliographique

RevueUNC Libraries · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Heart, Lung, and Blood InstituteImperial College LondonHong Kong GovernmentJapan Society for the Promotion of ScienceNational Research Foundation of KoreaMedical Research CouncilInnovation and Technology FundNational Institutes of HealthGenome CanadaChinese University of Hong KongMinisterio de Economía y CompetitividadBritish Heart FoundationNational Institute of Biomedical InnovationMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyEuropean Foundation for the Study of DiabetesImperial College Healthcare NHS TrustWellcome TrustCouncil of Scientific and Industrial Research, IndiaNational Research FoundationEuropean CommissionNational Center for Global Health and MedicineFondation de FranceMassachusetts General HospitalNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésType 2 diabetesGeneticsComputational biologyBiologyEvolutionary biologyDiabetes mellitusEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To gain insight into potential regulatory mechanisms through which the effects of variants at four established type 2 diabetes (T2D) susceptibility loci (CDKAL1, CDKN2A-B, IGF2BP2 and KCNQ1) are mediated, we undertook transancestral fine-mapping in 22 086 cases and 42 539 controls of East Asian, European, South Asian, African American and Mexican American descent. Through high-density imputation and conditional analyses, we identified seven distinct association signals at these four loci, each with allelic effects on T2D susceptibility that were homogenous across ancestry groups. By leveraging differences in the structure of linkage disequilibrium between diverse populations, and increased sample size, we localised the variants most likely to drive each distinct association signal. We demonstrated that integration of these genetic fine-mapping data with genomic annotation can highlight potential causal regulatory elements in T2D-relevant tissues. These analyses provide insight into the mechanisms through which T2D association signals are mediated, and suggest future routes to understanding the biology of specific disease susceptibility loci.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUNC LibrariesMême sujetCancer-related molecular mechanisms researchTravaux en français237 207