Meta-analysis of TCF7L2 and SLC30A8 gene polymorphisms concerning type 2 diabetes risk
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Diabetes, defined by high blood glucose readings, poses important worldwide health risks. T2DM is the most prevalent form, accounting for 90% of cases. Genetic variations in genes like SLC30 A8 (rs13266634) and TCF7L2 (rs7903146 and rs12255372) have been linked to T2DM, although their precise role is not fully understood. Understanding the genetic factors associated with T2DM is essential for developing effective prevention and management strategies. Methods A meta-analysis was conducted using Embase, Google Scholar, and PubMed databases to find relevant studies investigating the relationship between SLC30A8 and TCF7L2 gene variations and T2DM. Inclusion criteria included case–control studies providing genotypic and allele frequency data with consistent 95% confidence intervals and p-values. The Newcastle–Ottawa Scale assessed study quality. Statistical analyses included assessing heterogeneity, calculating odds ratios, and evaluating publication bias. Results The meta-analysis included studies on SLC30 A8 rs13266634 and TCF7L2 rs7903146 and rs12255372 variations. For SLC30 A8 rs13266634, a substantial relationship with T2DM was found in the recessive (OR = 0.83, 95% CI [0.71–0.98], p = 0.03), while other models did not show significant associations. TCF7L2 rs7903146 and rs12255372 demonstrated substantial associations with T2DM across all genetic models, with varying odds ratios and confidence intervals. Conclusion This meta-analysis underscores the complex genetic factors involved in T2DM, particularly highlighting the significant associations between TCF7L2 rs7903146 and rs12255372 variations and T2DM susceptibility. SLC30 A8 rs13266634 showed a significant association only in the recessive model. More research is needed to understand molecular mechanisms and implications for T2DM prevention and treatment.
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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 | 0,020 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,065 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».