Evaluation of Links Between High-Density Lipoprotein Genetics, Functionality, and Aortic Valve Stenosis Risk in Humans
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Studies have shown that high-density lipoprotein (HDL)-raising compounds induce regression of aortic valve stenosis (AVS) in animal models. However, whether patients with AVS have an impaired HDL metabolism is unknown. APPROACH AND RESULTS: A total of 1435 single nucleotide polymorphisms in genes associated with HDL cholesterol levels (in or around GALNT2, LPL, ABCA1, APOA5, SCARB1, LIPC, CETP, LCAT, LIPG, APOC4, and PLTP) were genotyped in 382 patients with echocardiography-confirmed AVS (aortic jet velocity ≥2.5 m/s) and 401 controls. After control for multiple testing, none of the genetic variants showed a positive association with case/control status (adjusted P≥0.05 for all single nucleotide polymorphisms tested). In a subsample of this cohort, HDL cholesterol levels, apolipoprotein AI levels, lecithin-cholesterol acyltransferase activity, pre-β-HDL, HDL size, and 4 parameters of cholesterol efflux capacity were measured in apolipoprotein B-depleted serum samples from 86 patients with and 86 patients without AVS. Cholesterol efflux capacity was measured using J774 macrophages with and without stimulation of ATP-binding cassette A-1 expression by cAMP, and HepG2 hepatocytes for scavenger receptor class B type 1-mediated efflux. None of these parameters were different between cases and controls. However, compared with patients without coronary artery disease, sera from patients with coronary artery disease had lower HDL cholesterol levels, scavenger receptor class B type 1-mediated efflux, and HDL size (P≤0.003), independently of the presence or absence of AVS. CONCLUSIONS: Results of the present study suggest that, based on HDL genetics and HDL functionality, HDL metabolism does not seem to predict the risk of AVS. Because of our limited sample size, additional studies are needed to confirm these findings.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».