MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2031857626 · doi:10.1161/circgenetics.111.960864

Excess of Rare Variants in Non–Genome-Wide Association Study Candidate Genes in Patients With Hypertriglyceridemia

2011· article· en· W2031857626 sur OpenAlexafffund
Christopher T. Johansen, Jian Wang, Adam D. McIntyre, Rebecca A. Martins, Matthew R. Ban, Matthew B. Lanktree, Murray W. Huff, Miklós Péterfy, Margarete Mehrabian, Aldons J. Lusis, Sekar Kathiresan, Sonia S. Anand, Salim Yusuf, Ann–Hwee Lee, Laurie H. Glimcher, Henian Cao, Robert A. Hegele

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Genetics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipid metabolism and disorders
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster UniversityPopulation Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health ResearchBristol-Myers Squibb
Mots-clésGenome-wide association studyCandidate geneGeneticsBiologyGenetic associationGeneSingle-nucleotide polymorphismGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rare variant accumulation studies can implicate genes in disease susceptibility when a significant burden is observed in patients versus control subjects. Such analyses might be particularly useful for candidate genes that are selected based on experiments other than genome-wide association studies (GWAS). We sought to determine whether rare variants in non-GWAS candidate genes identified from mouse models and human mendelian syndromes of hypertriglyceridemia (HTG) accumulate in patients with polygenic adult-onset HTG. METHODS AND RESULTS: We resequenced protein coding regions of 3 genes with established roles (APOC2, GPIHBP1, LMF1) and 2 genes recently implicated (CREB3L3 and ZHX3) in TG metabolism. We identified 41 distinct heterozygous rare variants, including 29 singleton variants, in the combined sample; in total, we observed 47 rare variants in 413 HTG patients versus 16 in 324 control subjects (odds ratio=2.3; P=0.0050). Post hoc assessment of genetic burden in individual genes using 3 different tests suggested that the genetic burden was most prominent in the established genes LMF1 and APOC2, and also in the recently identified CREB3L3 gene. CONCLUSIONS: These extensive resequencing studies show a significant accumulation of rare genetic variants in non-GWAS candidate genes among patients with polygenic HTG, and indicate the importance of testing specific hypotheses in large-scale resequencing studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations94
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCirculation Cardiovascular GeneticsMême sujetLipid metabolism and disordersTravaux en français237 207