Identification of common polymorphisms in the promoter of the UGT1A9 gene
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Polymorphisms in UDP-glucuronosyltransferases (UGTs) can influence detoxifying capacities and have considerable therapeutic implications in addition to influence various (patho)physiological processes. UGT1A9 plays a central role in the metabolism of various classes of therapeutic drugs in addition to carcinogens and steroids. The great interindividual variability of UGT1A9-mediated glucuronidation remains poorly explained, while evidence for its genetic origin exists. METHODS: The proximal UGT1A9 promoter was screened for polymorphisms by sequencing and, the contribution of single nucleotide polymorphisms (SNPs) to the variability of UGT1A9 protein levels and activity was evaluated. RESULTS: We confirmed the presence of the -109 to -98 T10 polymorphism and found ten novel SNPs that generated a diversity of haplotypes in two independent populations. In a panel of 48 human liver microsomes, the UGT1A9 expression varied by 17-fold and was significantly correlated with SNPs -275, -331/-440, -665 and -2152. The base insertion T10 reported to increase reporter gene expression in HepG2 cells [] was not linked to -275 and -2152 SNPs and was not associated with changes in UGT1A9 protein levels. Compared to wild-type individuals, there were statistically significant higher glucuronidating activities in livers with the -275 and -2152 using mycophenolic acid and propofol as UGT1A9 substrates, indicating an extensive glucuronidator phenotype associated with these variants. CONCLUSIONS: This is the first study to demonstrate that naturally occurring sequence variations in the UGT1A9 promoter are informative in predicting the levels of protein and glucuronidating activity, providing a potential mechanism for interindividual variation in UGT1A9-mediated metabolism.
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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) | 0,003 | 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 ».