Multi-ancestry, trans-generational GWAS meta-analysis of gestational diabetes and glycaemic traits during pregnancy reveals limited evidence of pregnancy-specific genetic effects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gestational diabetes mellitus (GDM) affects ∼14% of pregnancies and is linked to adverse pregnancy outcomes and increased maternal type 2 diabetes mellitus (T2DM) risk. The GenDiP Consortium conducted trans-generational, multi-ancestry genome-wide association study meta-analyses of GDM and pregnancy glycemic traits in up to 38,305 GDM cases and 776,145 controls. We identified 37 GDM-associated loci (19 novel) and five novel loci for glycemic traits, all operating through the maternal genome. Most GDM loci overlapped with T2DM and non-pregnant glycemic traits, with limited evidence for pregnancy-specific effects. MTNR1B showed pregnancy-enhanced effects on 2-hour glucose, potentially mediated by interaction with GPR61 , a novel GDM locus, suggesting a gestation-specific melatonin-glucose signalling axis. We also observed ancestry-specific effects at the fasting glucose locus ABCB11 , with opposite directions in European and East Asian populations. Our findings provide new insights into the genetic architecture of GDM and highlight the need for larger, ancestrally diverse studies.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».