Biologically Informed Polygenic Scores for Brain Insulin Receptor Network Are Associated with Cardiometabolic Risk Markers and Diabetes in Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGRUOUND: To investigate associations between variations in the co-expression-based brain insulin receptor polygenic score and cardiometabolic risk factors and diabetes mellitus. METHODS: This cross-sectional study included 1,573 participants from the Helsinki Birth Cohort Study. Biologically informed expression-based polygenic risk scores for the insulin receptor gene network were calculated for the hippocampal (hePRS-IR) and the mesocorticolimbic (mePRS-IR) regions. Cardiometabolic markers included body composition, waist circumference, circulating lipids, insulin-like growth factor 1 (IGF-1), and insulin-like growth factor-binding protein 1 and 3 (IGFBP-1 and -3). Glucose and insulin levels were measured during a standardized 2-hour 75 g oral glucose tolerance test and impaired glucose regulation status was defined by the World Health Organization 2019 criteria. Analyzes were adjusted for population stratification, age, smoking, alcohol consumption, socioeconomic status, chronic diseases, birth weight, and leisure-time physical activity. RESULTS: Multinomial logistic regression indicated that one standard deviation increase in hePRS-IR was associated with increased risk of diabetes mellitus in all participants (adjusted relative risk ratio, 1.17; 95% confidence interval, 1.01 to 1.35). In women, higher hePRS-IR was associated with greater waist circumference and higher body fat percentage, levels of glucose, insulin, total cholesterol, low-density lipoprotein cholesterol, triglycerides, apolipoprotein B, insulin, and IGFBP-1 (all P≤0.02). The mePRS-IR was associated with decreased IGF-1 level in women (P=0.02). No associations were detected in men and studied outcomes. CONCLUSION: hePRS-IR is associated with sex-specific differences in cardiometabolic risk factor profiles including impaired glucose regulation, abnormal metabolic markers, and unfavorable body composition in women.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».