Associations between USF1 gene variants and cardiovascular risk factors in the Quebec Family Study
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular (CVD) risk factors are under the influence of environmental and genetic factors. Human upstream transcription factor 1 gene (USF1) encodes for a transcription factor, which modulates the expression of genes involved in lipid and carbohydrate metabolic pathways. The aim of this study was to test the hypothesis that USF1 gene variants are associated with CVD risk factors in the Quebec Family Study (QFS). USF1 has been sequenced in 20 QFS subjects with high plasma apolipoprotein B100 (APOB) levels (>1.14 g/l) and small, dense low-density lipoprotein (LDL) particles (> or =250.7 Angstroms and < or =255.9 Angstroms), as well as in five subjects with larger LDL particles. Ten variants were identified in non-coding regions of USF1. Two of these polymorphisms (intron 7 c.561-100 G>A, and exon 11 c.*187 C>T) as well as the c.-56 A>G polymorphism, were genotyped and analyzed in 760 subjects from QFS. Association studies showed that women with c.561-100 A/A and c.*187 T/T genotypes had more favorable adiposity indices (<0.04). In summary, significant associations between relatively common USF1 genetic variants and CVD risk factors were observed in French Canadians.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».