Genome-wide association study identifies novel loci associated with skin autofluorescence in individuals without diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Skin autofluorescence (SAF) is a non-invasive measure reflecting accumulation of advanced glycation endproducts (AGEs) in the skin. Higher SAF levels are associated with an increased risk of developing type 2 diabetes and cardiovascular disease. An earlier genome-wide association study (GWAS) revealed a strong association between NAT2 variants and SAF. The aim of this study was to calculate SAF heritability and to identify additional genetic variants associated with SAF through genome-wide association studies (GWAS). Results In 27,534 participants without diabetes the heritability estimate of lnSAF was 33% ± 2.0% (SE) in a model adjusted for covariates. In meta-GWAS for lnSAF five SNPs, on chromosomes 8, 11, 15 and 16 were associated with lnSAF (P < 5 × 10–8): 1. rs2846707 (Chr11:102,576,358,C > T), which results in a Met30Val missense variant in MMP27 exon 1 (NM_022122.3); 2. rs2470893 (Chr15:75,019,449,C > T), in intergenic region between CYP1A1 and CYP1A2; with attenuation of the SNP-effect when coffee consumption was included as a covariate; 3. rs12931267 (Chr16:89,818,732,C > G) in intron 30 of FANCA and near MC1R; and following conditional analysis 4. rs3764257 (Chr16:89,800,887,C > G) an intronic variant in ZNF276, 17.8 kb upstream from rs12931267; finally, 30 kb downstream from NAT2 5. rs576201050 (Chr8:18,288,053,G > A). Conclusions This large meta-GWAS revealed five SNPs at four loci associated with SAF in the non-diabetes population. Further unravelling of the genetic architecture of SAF will help in improving its utility as a tool for screening and early detection of diseases and disease complications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».