Plasma Lipidomic Profile Signature of Hypertension in Mexican American Families
Notice bibliographique
Résumé
Both as a component of metabolic syndrome and as an independent entity, hypertension poses a continued challenge with regard to its diagnosis, pathogenesis, and treatment. Previous studies have documented connections between hypertension and indicators of lipid metabolism. Novel technologies, such as plasma lipidomic profiling, promise a better understanding of disorders in which there is a derangement of the lipid metabolism. However, association of plasma lipidomic profiles with hypertension in a high-risk population, such as Mexican Americans, has not been evaluated before. Using the rich data and sample resource from the ongoing San Antonio Family Heart Study, we conducted plasma lipidomic profiling by combining high-performance liquid chromatography with tandem mass spectroscopy to characterize 319 lipid species in 1192 individuals from 42 large and extended Mexican American families. Robust statistical analyses using polygenic regression models, liability threshold models, and bivariate trait analyses implemented in the SOLAR software were conducted after accounting for obesity, insulin resistance, and relative abundance of various lipoprotein fractions. Diacylglycerols, in general, and the DG 16:0/22:5 and DG 16:0/22:6 lipid species, in particular, were significantly associated with systolic blood pressure (SBP), diastolic blood pressure (DBP), and mean arterial pressure (MAP), as well as liability of incident hypertension measured during 7140.17 person-years of follow-up. Four lipid species, including the DG 16:0/22:5 and DG 16:0/22:6 species, showed significant genetic correlations with the liability of hypertension in bivariate trait analyses. Our results demonstrate the value of plasma lipidomic profiling in the context of hypertension and identify disturbance of diacylglycerol metabolism as an independent biomarker of hypertension.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».