Determination of lipoprotein(a) kringle repeat number from genomic DNA: copy number variation genotyping using qPCR
Notice bibliographique
Résumé
Plasma lipoprotein(a) [Lp(a)] concentration is related to risk of cardiovascular disease. The defining protein component of Lp(a) particles, apolipoprotein(a) [apo(a)], is encoded by the LPA gene. Apo(a) is extremely heterogeneous in size due to a common copy number variation, leading to a variable number of kringle-IV type 2 (KIV2)-like domains. Alleles with fewer KIV2 repeats, encoding smaller apo(a) isoforms, are associated with higher plasma Lp(a) concentrations. Two principal methods to detect variation in KIV2 repeat number are electrophoresis with immunoblotting to detect apo(a) protein isoforms or pulse-field electrophoresis of unamplified genomic DNA to detect the variation of the LPA gene. Both methods are technically challenging, laborious, and time consuming. Here, we report a rapid method to determine the number of KIV2 repeats in LPA from genomic DNA using quantitative real-time polymerase chain reaction (qPCR). With qPCR, we found KIV2 repeat number was correlated with both apo(a) isoform size as determined by immunoblotting (r(s) = 0.50, P < 1 x 10(-6)) and with plasma Lp(a) concentration (r(s) = 0.30, P < 1 x 10(-6)). The qPCR technique permits rapid evaluation of apo(a) size from genomic DNA, and thus would provide an adjunctive genomic variable, in addition to LPA single nucleotide polymorphisms, for evaluating the genetic determinants of plasma Lp(a) concentration in genetic epidemiology studies of cardiovascular disease outcomes.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».