Gene-Centric Meta-Analysis of Lipid Traits in African, East Asian and Hispanic Populations
Notice bibliographique
Résumé
Meta-analyses of European populations has successfully identified genetic variants in over 100 loci associated with lipid levels, but our knowledge in other ethnicities remains limited. To address this, we performed dense genotyping of ∼2,000 candidate genes in 7,657 African Americans, 1,315 Hispanics and 841 East Asians, using the IBC array, a custom ∼50,000 SNP genotyping array. Meta-analyses confirmed 16 lipid loci previously established in European populations at genome-wide significance level, and found multiple independent association signals within these lipid loci. Initial discovery and in silico follow-up in 7,000 additional African American samples, confirmed two novel loci: rs5030359 within ICAM1 is associated with total cholesterol (TC) and low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) (p = 8.8×10(-7) and p = 1.5×10(-6) respectively) and a nonsense mutation rs3211938 within CD36 is associated with high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) levels (p = 13.5×10(-12)). The rs3211938-G allele, which is nearly absent in European and Asian populations, has been previously found to be associated with CD36 deficiency and shows a signature of selection in Africans and African Americans. Finally, we have evaluated the effect of SNPs established in European populations on lipid levels in multi-ethnic populations and show that most known lipid association signals span across ethnicities. However, differences between populations, especially differences in allele frequency, can be leveraged to identify novel signals, as shown by the discovery of ICAM1 and CD36 in the current report.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».