Epipolymorphisms within lipoprotein genes contribute independently to plasma lipid levels in familial hypercholesterolemia
Notice bibliographique
Résumé
Gene polymorphisms associated so far with plasma lipid concentrations explain only a fraction of their heritability, which can reach up to 60%. Recent studies suggest that epigenetic modifications (DNA methylation) could contribute to explain part of this missing heritability. We therefore assessed whether the DNA methylation of key lipoprotein metabolism genes is associated with high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C), low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) and triglyceride levels in patients with familial hypercholesterolemia (FH). Untreated FH patients (61 men and 37 women) were recruited for the measurement of blood DNA methylation levels at the ABCG1, LIPC, PLTP and SCARB1 gene loci using bisulfite pyrosequencing. ABCG1, LIPC and PLTP DNA methylation was significantly associated with HDL-C, LDL-C and triglyceride levels in a sex-specific manner (all P<0.05). FH subjects with previous history of coronary artery disease (CAD) had higher LIPC DNA methylation levels compared with FH subjects without CAD (P = 0.02). Sex-specific multivariable linear regression models showed that new and previously reported epipolymorphisms (ABCG1-CpGC3, LIPC-CpGA2, mean PLTP-CpGC, LPL-CpGA3, CETP-CpGA2, and CETP-CpGB2) significantly contribute to variations in plasma lipid levels (all P<0.001 in men and P<0.02 in women), independently of traditional predictors such as age, waist circumference, blood pressure, fasting plasma lipids and glucose levels. These results suggest that epigenetic perturbations of key lipoprotein metabolism genes are associated with plasma lipid levels, contribute to the interindividual variability and might partially explain the missing heritability of plasma lipid levels, at least in FH.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».