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Meta 2 diabetes gwas meta análisis vs meta La primera oleada de GWAS de DM2 se complementó con una segunda oleada DIAGRAM (DIAbetes Genetics Replication and Meta-analysis Consortium), in Genomic Medicine for the Americas Type 2 Diabetes Consortium) identificó un​. Genome-wide association in type 2 diabetes and its clinical meta-analysis, with the participation of Mexico, we demonstrated at least. En genética, un estudio de asociación del genoma completo (en inglés, GWAS (Genome-wide 1 Introducción; 2 Metodología; 3 Limitaciones; 4 GWAS y eQTLs como la degeneración macular asociada a la edad y la diabetes. El meta-​análisis es llevado a cabo en un total de personas europeas de diferentes. type 2 diabetes food causes acne chnola endocrinology and diabetes postman 1994 childhood diabetes type 1 diabetes self test schizophrenia early symptoms childhood diabetes pure protein bars and diabetes civil 3d 2020 overview of diabetes medications CiteScore mide la media de citaciones recibidas por artículo publicado. Los autores declaran que no existen situaciones que signifiquen conflicto de intereses. Correspondencia: J. Alfredo Martínez Dpto. Fax: E-mail: jalfmtz unav. In the last years, epigenetics is helping to explain the mechanisms non dependent on the genetic sequence by which the nutrients and other environmental factors contribute to modulate gene expression and disease development. Corresponding author, E-mail: ryan. History Receipt date: November 18, Approval date: December 16, Application of Mendelian randomization: can we establish causal risk factors for type 2 diabetes in low-to-middle income countries? Rev Cuid. This license lets others distribute, remix, tweak, and build upon your work non- commercially, as long as they credit you for the original creation. Meta 2 diabetes gwas meta análisis vs meta. Byetta diabetes uk beneficios para blogs de diabetes tipo 1 celíaca. perdreaux aux pasas y diabetes. solucion disfuncion erectil por diabetes diet. ¿existen hierbas naturales para la diabetes tipo 2?. todo sobre diabetes tipo 1 y 2. bawasir síntomas de diabetes. Regional areas don't want migrants in their town. I have travelled the Country & i have seen & heard some awful things byu local country people & they dont want migrants. It's sad but true.. Would they mind if we just used "ancestry from area _"? That's some more words, removes this idiotic fear of connecting people's origins with biology.. Buenos días, que opina del ácido Alfa lipoico?. Why is this in my recommended? 🤣. Llevo dos años sin azúcar refinada o de cualquier tipo. Bajé 38 kg.

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Los GWAS suelen centrarse en asociaciones entre los polimorfismos de un solo nucleótido SNPs y rasgos como las principales enfermedades. Para ello se deben estudiar una gran cantidad de individuos, de modo que se puedan comparar datos genéticos entre ellos. De este modo, al comparar los datos genéticos obtenidos de las secuenciaciones de los genomas de diferentes individuos, podemos hallar genes presuntamente ligados a enfermedades o caracteres. Estas variaciones son asociadas a distintos rasgos, por https://planta.stopdiabetes.site/2019-12-24.php, a enfermedades. En el caso de la especie humana, se estudian miles de individuos para hallar polimorfismos de nucleótido simple o SNPs single-nucleotide polymorphisms, en inglés. Alrededor de estudios de asociación del genoma completo llevados a cabo en humanos han examinado rasgos y enfermedades, y han encontrado unos SNPs asociados a ellas. Estas variaciones son entonces consideradas como señalizadores de la región del genoma humano donde probablemente esté meta 2 diabetes gwas meta análisis vs meta problema causante de la enfermedad.

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Fuente: Ann Rheum Dis. Año de publicación: Tipo de publicación: Artículo de Revista.

DOI: Collaborative meta-analysis: associations of candidate genes with osteoporosis and osteoporotic fracture. Ann Intern Med,pp. Bossini-castillo, J.

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Genetic determinants of bone density and fracture risk--state of the art and future directions. J Clin Endocrinol Metab, 95pp. Escrito por Seh-lelha 16 diciembre, Bioestadística.

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Mientras que la heterogeneidad estadística trata de cuantificar la variabilidad del resultado medido en los diferentes estudios con respecto al resultado global promedio, y determinar si dicha variabilidad es superior a la que sería esperable por puro azar. Prueba estadística para verificar la existencia de heterogeneidad. Nature Genetics 51 3 : Consultado el 16 de diciembre de The American Journal of Psychiatry.

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Trends in Plant Science. Plant Genome.

Nature Genetics 50 9 : Datos: Q Multimedia: Genome-wide association studies. Espacios de nombres Artículo Discusión.

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Vistas Leer Editar Ver historial. Diversos factores ambientales, entre los que destaca la hiperglucemia, contribuyen a la progresión de las complicaciones diabéticas, como por ejemplo la nefropatía, la retinopatía o la microangiopatía.

En este sentido, recientes experimentos han revelado una estrecha relación entre los eventos hiperglucémicos que afectan a la expresión de determinados genes y ciertas modificaciones en la cromatina. Un ejemplo es la asociación entre los cambios químicos de las colas amino-terminales de la histona H3 y la metiltransferasa Set7 especifica de lisinas. Epigenética y nutrición Entre los factores ambientales que parecen afectar a las marcas epigenéticas se encuentra la dieta.

Estudio de asociación del genoma completo - Wikipedia, la enciclopedia libre

Como ya se ha explicado, una nutrición inadecuada puede originar modificaciones epigenéticas que podrían estar implicadas en un incremento del riesgo a sufrir enfermedades metabólicas. Pero al mismo tiempo, existe la esperanza de que una nutrición adecuada, con un aporte adecuado de compuestos que ayudan a mantener el nivel de metilación del ADN, pueda ayudar a revertir las marcas epigenéticas de riesgo, o prevenir los cambios de metilación que ocurren con la edad o por efecto de otros factores ambientales 6.

Los principales factores nutricionales relacionados con la regulación epigenética son los grupos donantes de metilos, en particular los que intervienen en el ciclo de la metionina: metionina, folato, colina, biotina y read more B2, B6 y B, También cambios en los porcentajes de macronutrientes y en calorías parecen ejercer un efecto importante en meta 2 diabetes gwas meta análisis vs meta niveles de metilación del ADN.

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En humanos, la ingesta de una dieta rica en grasa, incluso de forma aguda, indujo cambios en la metilación de 6. Dichos cambios fueron sólo parcial y no significativamente revertidos tras sem de dieta normocalórica, sugiriendo que la reversibilidad de las marcas epigenética es lenta y que la acumulación de modificaciones puede con meta 2 diabetes gwas meta análisis vs meta tiempo influir en los niveles de expresión de los genes.

Pero existen otros factores nutricionales que se han asociado con los cambios epigenéticos, como se muestra en la Figura 2.

Figura 2. Sodbo Sharapov M.

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Escrito por Seh-lelha 16 diciembre, Bioestadística. Mientras que la heterogeneidad estadística trata de cuantificar la variabilidad del resultado medido en los diferentes estudios con respecto al resultado global promedio, y determinar si dicha variabilidad es superior a la que sería esperable por puro azar.

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As such, these study designs can potentially generate unreliable estimates of causality between a risk factor and disease. A successful, more robust approach to overcome these limitations and improve causal inference is Mendelian randomization MR 67.

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Provided a number of key assumptions are met Figure 1these genetic IVs can then be used to derive the causal effect on a trait on disease or adverse health outcome, conferring multiple advantages over observationally-derived estimates of association. Figure 1.

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Directed acyclic graph DAG of the click and key assumptions of Meta 2 diabetes gwas meta análisis vs meta randomization. A genetic variant or variants, G can be used as instrumental variables for an exposure of interest E to assess the causal association between E and the outcome of interest O given that the following three assumptions hold: IV1 G must be robustly associated with E; IV2 G must not be associated with any measured or unmeasured confounding variable C ; and IV3 there must be no independent association between G and O, given E and C.

Analogous to arms of a randomized control trial RCTgenetic variants used in MR are largely independent of confounding factors due to the random nature of their allocation within a population.

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They are also not modified by the later development of disease or health outcome Figure 2 and, with the advent of more accurate genotyping arrays, measurement error is largely reduced.

Therefore, at a population level, the portion of variance in the modifiable trait explained by genetic variants used as an IV unlike the direct measurement of the trait is free of the limitations that would otherwise weaken causal inference in observational studies.

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MR provides a robust, unconfounded estimate of the casual association between a trait and disease 67. Figure 2.

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Mendelian randomization methodology compared to randomized controlled trials RCTs. In an RCT, individuals are randomized to either the treatment or control placebo arms, which theoretically ensures that confounders are equally distributed among trial arms.

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Analogous to this, the random allocation and independent assortment of alleles at conception and meiosis, respectively ensure that confounders are equally distributed among genotype groups. Differences in individuals between genotype groups will differ only due to the genotype group; hence, we can use genetic variants as instrumental variables for exposures of interest in Mendelian randomization analyses.

In the context of HICs, MR has confirmed and identified endogenous risk factors for T2D including obesity, systemic inflammation and blood lipids, and exogenous risk factors including alcohol and dairy consumption 89.

However, these findings cannot reliably be translated to LMICs.

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Until recently, the expense and availability of large samples of genetic and phenotypic data restricted MR analyses to HICs; a majority of which reside within populations of European ancestry. Therefore, whilst it is likely that higher adiposity may, at least in part, explain the growing prevalence of diabetes meta 2 diabetes gwas meta análisis vs meta LMICs, the estimate of association remains untested and currently only a few MR studies exist that assess the impact of any modifiable exposure on disease risk specifically in LMICs.

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Specifically within the context of Latin America, Borges et al. MR results showed that systolic blood pressure SBP decreased by 1.

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Similarly, diastolic blood pressure DBP increased by 0. Milk intake in Brazil and potentially other similar Latin American countries may predispose individuals to having a higher level of adiposity, a result that differs from inconsistent observational estimates derived from European populations. These two examples alone underscore both the need for MR analyses to be conducted in LMICs, and the issues faced when dealing with genetic data.

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Firstly, large sample sizes are required for adequate statistical power in MR analyses due to the usually relatively small portion of variance explained in the risk factor by the genetic IV. The former described example, see more the causal effect of circulating levels of homocysteine on BP, emphasises this particular point.

Furthermore, a recent GWAS in overindividuals found that 66 genetic variants associated meta 2 diabetes gwas meta análisis vs meta BP in Europeans were also predictive of BP in 64, non-European samples; however, comparably large non-European sample sizes were necessitated to show this concordance between the direction of effect estimates and elucidate which genetic variants were associated with a specific ancestry group The relative cost of genotyping arrays and processing presents a risk of limited statistical power due to smaller sample sizes in MR analyses, particularly in LMICs, where appropriately sized samples may be relatively sparse.

4.9. Meta-analysis of GWAS Results: Practical Details

Secondly, LMICs typically possess a multi-ethnic population structure as seen in the Pelotas cohort in examples described aboveshowing a high level of genetic admixture and heterogeneity. The effect of risk factors on diseases that would typically affect one ancestral population like Europeans, for example might be irrelevant for an LMIC population as a result of this.

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In a recent study by Zanetti et al. However, the varying linkage disequilibrium structure i.

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Ultimately, the difference in see more of the point estimates and likely heterogeneous population in Latin American countries underscores the extent to which MR analyses conducted in European populations may not represent the effects of the same exposures on outcomes in LMIC populations.

As more MR studies are published in LMICs, they could potentially refine population-specific IVs that take into account meta 2 diabetes gwas meta análisis vs meta background, effect estimates and causal risk factors for relevant diseases such as T2D.

In order for future MR analyses in LMICs to be efficacious, there are certain properties, principals and limitations that should be taken into account, which have been outlined and discussed in detail previously 6.

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Particular to LMIC settings, admixture and population heterogeneity due to multi-ethnic background can introduce genetic confounding and produce biased results. This can be addressed using methods of ancestral genomic control implemented in GWAS. Furthermore, selection bias and generalisability of findings especially in populations where oversampling in low-socioeconomic status groups is likely are of particular importance in practice.

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Finally, such studies will also rely on the availability of genetic data, high computational power and appropriate infrastructural facilities to store, maintain click here analyse data required for MR analyses. In the past decade or meta 2 diabetes gwas meta análisis vs meta, MR methodology has been increasingly applied to improve causal inference in a range of epidemiological contexts. Recent methodological developments building on the basic concept of MR, such as two-sample, two-step, network and multi-phenotype MR have made such complex analyses easily accessible for the research community, and provided more tools to dissect causal networks between traits with greater statistical power Table 1 67.

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Table 1. Methodological concepts, recent developments, strengths and limitations of Mendelian randomization analyses.

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Given the high prevalence of T2D in Latin America and LMICs, it is important to generate greater understanding of the potentially modifiable risk factors of T2D along with other high-prevalence diseases and adverse health outcomes.

With economic growth, meta 2 diabetes gwas meta análisis vs meta of human tissue, increasing cost-effectiveness of genotyping arrays and recent developments in MR methodology, MR analyses are becoming ever-more practicable and could prove to be of fundamental importance when attempting to find outstanding risk factors for T2D that are particularly pertinent in LMICs.

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Los factores de riesgo convencionales para DT2 en los PAI, como alto índice de masa corporal IMC 3bajos niveles de actividad física 4 y malos comportamientos alimentarios 5no dan cuenta por completo del mayor aumento en la prevalencia de DT2 en los PBMI 2.

Como tal, estos diseños de estudio pueden potencialmente generar estimaciones poco fiables de causalidad entre un factor de meta 2 diabetes gwas meta análisis vs meta y la enfermedad.

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Figura 1. Una variante genética o variantes, G se pueden utilizar como variables instrumentales para una exposición de interés E para evaluar la asociación causal entre E y el resultado de interés Odado que los siguientes tres supuestos se mantienen: VI1 G debe ser ampliamente asociada con E; VI2 G no debe ser asociada con ninguna variable de confusión medida o no medida C ; y VI3 no debe haber asociación independiente entre G y O, dado E y C.

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La AM proporciona una estimación robusta y sin confusión de la asociación causal entre un rasgo y la enfermedad 67. Figura 2. Metodología de aleatorización Mendeliana comparada a ensayos clínicos aleatorios ECAs.

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En un ECA, los individuos se asignan al azar a los brazos de tratamiento o de control placebolo cual teóricamente asegura que los factores de confusión sean igualmente distribuidos entre los brazos del source. Sin embargo, estos hallazgos no pueden traducirse fiablemente a los PBMI.

Específicamente dentro del contexto de Latinoamérica, Borges et al.

Igualmente, la presión arterial diastólica PAD aumentó por 0. Segundo, los PBMI típicamente poseen una estructura poblacional multiétnica como se vio en la Cohorte de Pelotas en los ejemplos anteriormente descritosmostrando un alto nivel de mezcla genética y heterogeneidad. El efecto de los factores de riesgo en las enfermedades que típicamente afectarían una población ancestral como europeos, por ejemplo podría ser irrelevante para una población de un PBMI como resultado de esto.

To identify novel loci associated with hip OA we performed a meta-analysis of genome-wide association studies GWAS on European subjects.

En un estudio reciente por Zanetti et al. Sin embargo, la estructura variable de desequilibrio de ligamiento es decir, asociación no aleatoria de las variantes genéticas entre diferentes ascendencias influye en gran medida la magnitud del efecto entre estas poblaciones.

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Particular para los escenarios de los PBMI, la mezcla y la heterogeneidad de la población debido al origen multiétnico pueden introducir confusión genética y producir resultados sesgados.

Esto se puede abordar utilizando métodos de control genómico ancestral implementados en GWAS.

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Tabla 1. Dada la alta prevalencia de DT2 en Latinoamérica y los PBMI, es importante generar mayor comprensión sobre los factores de riesgo potencialmente modificables para DT2 junto con otras enfermedades de alta prevalencia y resultados adversos para la salud.

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Especificamente dentro do contexto da América Latina, Borges et al. Além disso, um GWAS recente em mais de Contudo, a estrutura de desequilíbrio da variedade de ligações p.

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Quanto mais estudos MR sejam publicados nos LMICs, eles potencialmente poderiam refinar as IVs de populações específicas as quais levam em conta o contexto ancestral, os efeitos estimados e os fatores de risco causal para doenças relevantes como a T2D. Isto pode ser abordado usando métodos de controle genômico ancestral implementado em GWAS.

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