Identification of candidate genes encoding an LDL-C QTL in baboons
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death in developed countries, and dyslipidemia is a major risk factor for CVD. We previously identified a cluster of quantitative trait loci (QTL) on baboon chromosome 11 for multiple, related quantitative traits for serum LDL-cholesterol (LDL-C). Here we report differentially regulated hepatic genes encoding an LDL-C QTL that influences LDL-C levels in baboons. We performed hepatic whole-genome expression profiling for LDL-C-discordant baboons fed a high-cholesterol, high-fat (HCHF) diet for seven weeks. We detected expression of 117 genes within the QTL 2-LOD support interval. Three genes were differentially expressed in low LDL-C responders and 8 in high LDL-C responders in response to a HCHF diet. Seven genes (ACVR1B, CALCOCO1, DGKA, ERBB3, KRT73, MYL6B, TENC1) showed discordant expression between low and high LDL-C responders. To prioritize candidate genes, we integrated miRNA and mRNA expression profiles using network tools and found that four candidates (ACVR1B, DGKA, ERBB3, TENC1) were miRNA targets and that the miRNAs were inversely expressed to the target genes. Candidate gene expression was validated using QRT-PCR and Western blotting. This study reveals candidate genes that influence variation in LDL-C in baboons and potential genetic mechanisms for further investigation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».