Integrative proteogenomic analyses provide novel interpretations of type 1 diabetes risk loci through circulating proteins
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Type 1 diabetes (T1D) requires new preventive measures and interventions. Circulating proteins are promising biomarkers and drug targets. Leveraging genome-wide association studies (GWASs) of T1D (18,942 cases and 501,638 controls) and circulating protein abundances (10,708 individuals), the associations between 1,565 circulating proteins and T1D risk were assessed through Mendelian randomization, followed by multiple sensitivity and colocalization analyses, examinations of horizontal pleiotropy, and replications. Genetically increased circulating abundances of CTSH, IL27RA, SIRPG, and PGM1 were associated with an increased risk of T1D, consistently replicated in other cohorts. Bulk tissue and single-cell gene expression profiles revealed strong enrichment of CTSH, IL27RA , and SIRPG in immune system-related tissues, and PGM1 in muscle and liver tissues. Among immune cells, CTSH was enriched in B cells and myeloid cells, while SIRPG was enriched in T cells and natural killer cells. These proteins warrant exploration as T1D biomarkers or drug targets in relevant tissues.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».