MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2109770394 · doi:10.1373/clinchem.2014.231365

Refinement of Variant Selection for the LDL Cholesterol Genetic Risk Score in the Diagnosis of the Polygenic Form of Clinical Familial Hypercholesterolemia and Replication in Samples from 6 Countries

2014· article· en· W2109770394 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensRobarts Clinical Trials
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingAgency for Healthcare Research and QualityDepartment of Health Research, IndiaNational Institutes of HealthAthens University of Economics and BusinessHealth and Safety ExecutiveUniversity College LondonBritish Heart FoundationNational Institute for Health and Care ResearchAgency for Health Care Policy and ResearchMedical Research CouncilJohn D. and Catherine T. MacArthur Foundation
Mots-clésSingle-nucleotide polymorphismSNPFamilial hypercholesterolemiaApolipoprotein BGeneticsPCSK9BiologyAlleleAllele frequencyLDL receptorInternal medicineMedicineGenotypeCholesterolLipoproteinGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Familial hypercholesterolemia (FH) is an autosomal-dominant disorder caused by mutations in 1 of 3 genes. In the 60% of patients who are mutation negative, we have recently shown that the clinical phenotype can be associated with an accumulation of common small-effect LDL cholesterol (LDL-C)-raising alleles by use of a 12-single nucleotide polymorphism (12-SNP) score. The aims of the study were to improve the selection of SNPs and replicate the results in additional samples. METHODS: We used ROC curves to determine the optimum number of LDL-C SNPs. For replication analysis, we genotyped patients with a clinical diagnosis of FH from 6 countries for 6 LDL-C-associated alleles. We compared the weighted SNP score among patients with no confirmed mutation (FH/M-), those with a mutation (FH/M+), and controls from a UK population sample (WHII). RESULTS: Increasing the number of SNPs to 33 did not improve the ability of the score to discriminate between FH/M- and controls, whereas sequential removal of SNPs with smaller effects/lower frequency showed that a weighted score of 6 SNPs performed as well as the 12-SNP score. Metaanalysis of the weighted 6-SNP score, on the basis of polymorphisms in CELSR2 (cadherin, EGF LAG 7-pass G-type receptor 2), APOB (apolipoprotein B), ABCG5/8 [ATP-binding cassette, sub-family G (WHITE), member 5/8], LDLR (low density lipoprotein receptor), and APOE (apolipoprotein E) loci, in the independent FH/M- cohorts showed a consistently higher score in comparison to the WHII population (P < 2.2 × 10(-16)). Modeling in individuals with a 6-SNP score in the top three-fourths of the score distribution indicated a >95% likelihood of a polygenic explanation of their increased LDL-C. CONCLUSIONS: A 6-SNP LDL-C score consistently distinguishes FH/M- patients from healthy individuals. The hypercholesterolemia in 88% of mutation-negative patients is likely to have a polygenic basis.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle