Segregation of LIPG, CETP, and GALNT2 Mutations in Caucasian Families with Extremely High HDL Cholesterol
Notice bibliographique
Résumé
To date, few mutations are described to underlie highly-elevated HDLc levels in families. Here we sequenced the coding regions and adjacent sequence of the LIPG, CETP, and GALNT2 genes in 171 unrelated Dutch Caucasian probands with HDLc≥90th percentile and analyzed segregation of mutations with lipid phenotypes in family members. In these probands, mutations were most frequent in LIPG (12.9%) followed by GALNT2 (2.3%) and CETP (0.6%). A total of 6 of 10 mutations in these three genes were novel (60.0%), and mutations segregated with elevated HDLc in families. Interestingly, the LIPG mutations N396S and R476W, which usually result in elevated HDLc, were unexpectedly found in 6 probands with low HDLc (i.e., ≤10th percentile). However, 5 of these probands also carried mutations in ABCA1, LCAT, or LPL. Finally, no CETP and GALNT2 mutations were found in 136 unrelated probands with low HDLc. Taken together, we show that rare coding and splicing mutations in LIPG, CETP, and GALNT2 are enriched in persons with hyperalphalipoproteinemia and segregate with elevated HDLc in families. Moreover, LIPG mutations do not overcome low HDLc in individuals with ABCA1 and possibly LCAT and LPL mutations, indicating that LIPG affects HDLc levels downstream of these proteins.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».