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Enregistrement W4381376749 · doi:10.2337/db23-221-lb

221-LB: Identification of PAM as Novel Monogenic Diabetes Gene

2023· article· en· W4381376749 sur OpenAlexaffabout
James Feiner, NICOLAS PERROT, MICHAEL CHONG, Ricky Lali, Robert W. Morton, Pedrum Mohammadi‐Shemirani, SALIM YUSUF, Hertzel C. Gerstein, Guillaume Paré, Marie Pigeyre

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMendelian randomizationGenome-wide association studyGenetic associationType 2 diabetesGeneticsBiologyGlucokinaseCandidate geneSingle-nucleotide polymorphismGeneInternal medicineDiabetes mellitusMedicineGenetic variantsEndocrinologyGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: Various biological mechanisms involved in type 2 diabetes (T2D) have been unveiled through converging evidence in common variants from Genome wide association studies (GWAS) and rare or low frequency variants (RV/LFV) from Exome wide association studies (EXWAS). We hypothesized that a two-pronged approach interrogating both RV/LFV and common variants could yield identification of new pathways involved in T2D. Methods: Protein-altering RV/LFV burden was tested for T2D association in an EXWAS of 11,731 cases and 149,613 controls in the UKBiobank. Significant encoded proteins were then investigated using 2-sample Mendelian randomization for causal association with T2D and related variables. Protein quantitative trait loci were estimated in the Prospective Urban and Rural Epidemiological study (N=11,020) and tested against GWAS-summary statistics of T2D and related traits from 10 consortia. Results: At the EXWAS significance threshold (P=0.05/19,589=2.55×10-6), we identified loss-of-function RV/LFV in GCK and PAM, which encode the proteins glucokinase and peptidylgycine α-amidating monooxygenase respectively, to be associated with T2D risk. Deleterious mutations in the PAM gene were associated with an 29% increase in T2D risk (OR per RV/LFV=1.29; 95%CI=1.17-1.43; P=7.17×10-7). This association was driven by a low frequency variant, rs78408340-G present in 2.6% of T2D cases and only in 1.8% of controls. MR analyses confirmed that 1 SD decrease in PAM circulating levels was consistently associated with increased T2D risk (OR=1.16; 95%CI=1.14-1.19; P=9.54×10-52) and HbA1c (%) (β=0.0047; 95%CI= 0.00051-0.0090; P=0.028), and decreased post-prandial insulin (mU/L) secretion (β=-0.060; 95% CI=-0.083(-)-0.036; P=8.32×10-7). Conclusion: We identified PAM variants as a novel cause of monogenic diabetes and demonstrated a strong causal effect of circulating PAM levels on T2D risk and post-prandial insulin secretion. This supports further investigation of PAM as a therapeutic T2D target. Disclosure J. Feiner: None. N. Perrot: None. M. Chong: Research Support; Bayer Inc. R. Lali: None. R. Morton: None. P. Mohammadi-Shemirani: None. S. Yusuf: None. H. C. Gerstein: Advisory Panel; Abbott Diagnostics, Eli Lilly and Company, Sanofi. Research Support; Novo Nordisk. Advisory Panel; Novo Nordisk. Research Support; Eli Lilly and Company, Sanofi. Advisory Panel; Kowa Company, Ltd., Hanmi Pharm. Co., Ltd. Other Relationship; Zuellig Pharma Holdings Pte. Ltd., DKSH, AstraZeneca. G. Pare: Research Support; Bayer Inc. Advisory Panel; Bayer Inc., Amgen Inc., Novartis AG. M. Pigeyre: None. Funding Bayer; Canadian Institutes of Health Research

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)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,232 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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