Comprehensive Analysis of Genomic Variation in the <i>LPA</i> Locus and Its Relationship to Plasma Lipoprotein(a) in South Asians, Chinese, and European Caucasians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Functional copy number variation in the apolipoprotein(a) gene (LPA) underlies a variable number of protein kringle domains repeated in tandem in the lipoprotein(a) [Lp(a)] particle. Genomic analysis of LPA, including both single-nucleotide polymorphisms (SNPs) and kringle IV type 2 (KIV-2) copy number, has yet to be performed. METHODS AND RESULTS: First, we genotyped 49 SNPs within 100 kb of LPA in a multiethnic sample comprising South Asians (n=330), Chinese (n=304), and European Caucasians (n=272). Second, using quantitative polymerase chain reaction, we estimated the KIV-2 copy number in each sample. European Caucasians had the lowest KIV-2 copy number but displayed the strongest correlation between KIV-2 copy number and plasma Lp(a) concentration (r(s)=-0.31, P=4.2 x 10(-7)). SNP rs10455872, only prevalent in European Caucasians, was strongly associated with both plasma Lp(a) concentration (P=4.2 x 10(-29)) and KIV-2 copy number (P=7.2 x 10(-5)). LPA SNP rs6415084, within the same haplotype block as the KIV-2 variation, was significantly associated with both Lp(a) concentration and KIV-2 copy number in the same direction in all 3 ethnicities [Lp(a), P=5.3 x 10(-7); KIV-2, P=2.6 x 10(-4)]. SNPs and KIV-2 copy number together explain a larger proportion of variation in plasma Lp(a) concentrations in European Caucasians (36%) than in Chinese (27%) or South Asians (21%). CONCLUSIONS: LPA SNPs are in linkage disequilibrium with KIV-2 copy number, but KIV-2 copy number explains an increment in plasma Lp(a) variation over SNPs alone. Thus, both SNPs and KIV-2 copy number should be included in future genetic epidemiology studies of Lp(a).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».