Identification of four novel genes contributing to familial elevated plasma HDL cholesterol in humans
Notice bibliographique
Résumé
Heritability estimates of 47-76% for plasma HDL cholesterol (HDLc) levels suggest that genetic variation plays a pivotal role in HDL metabolism ( 1-3 ). However, despite major advances in family-and population-based association studies ( 2, 4 ), most genetic causes of extreme HDLc levels in humans remain unknown. Cohen et al. ( 5 ) reported mutations in the established HDLc genes ABCA1 , APOA1 , and LCAT in only 12.4% of individuals with low HDLc (<5th percentile). Similarly, we reported that mutations in the known HDLc-regulating genes ABCA1 , APOA1 , and LCAT were found in 28.7% of unrelated individuals with low HDLc levels ( 10th percentile) ( We aimed to identify novel rare mutations with large effects in candidate genes contributing to extreme HDLc in humans, utilizing family-based Mendelian genetics. We performed next-generation sequencing of 456 candidate HDLc-regulating genes in 200 unrelated probands with extremely low ( 10th percentile) or high ( 90th percentile) HDLc. Probands were excluded if known mutations existed in the established HDLc-regulating genes ABCA1 , APOA1 , LCAT , cholesteryl ester transfer protein ( CETP ), endothelial lipase ( LIPG ), and UDP-N -acetyl- -D-galactosamine:polypeptide N -acetylgalactosaminyltransferase 2 ( GALNT2 ). We identifi ed 93 novel coding or splice-site variants in 72 candidate genes. Each variant was genotyped in the proband's family. Familybased association analyses were performed for variants with suffi cient power to detect signifi cance at P < 0.05 with a total of 627 family members being assessed. Mutations in the genes glucokinase regulatory protein ( GCKR ) , RNase L ( RNASEL ), leukocyte immunoglobulin-like receptor 3 ( LILRA3 ), and dynein axonemal heavy chain 10 ( DNAH10 ) segregated with elevated HDLc levels in families, while no mutations associated with low HDLc. Taken together, we have identifi ed mutations in four novel genes that may play a role in regulating HDLc levels in humans. -Singaraja, R.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».