Genome-wide linkage scan reveals multiple susceptibility loci influencing lipid and lipoprotein levels in the Québec Family Study
Notice bibliographique
Résumé
A genome-wide linkage study was performed to identify chromosomal regions harboring genes influencing lipid and lipoprotein levels. Linkage analyses were conducted for four quantitative lipoprotein/lipid traits, i.e., total cholesterol, triglyceride, HDL-cholesterol (HDL-C), and LDL-C concentrations, in 930 subjects enrolled in the Québec Family Study. A maximum of 534 pairs of siblings from 292 nuclear families were available. Linkage was tested using both allele-sharing and variance-component linkage methods. The strongest evidence of linkage was found on chromosome 12q14.1 at marker D12S334 for HDL-C, with a logarithm of the odds (LOD) score of 4.06. Chromosomal regions harboring quantitative trait loci (QTLs) for LDL-C included 1q43 (LOD = 2.50), 11q23.2 (LOD = 3.22), 15q26.1 (LOD = 3.11), and 19q13.32 (LOD = 3.59). In the case of triglycerides, three markers located on 2p14, 11p13, and 11q24.1 provided suggestive evidence of linkage (LOD > 1.75). Tests for total cholesterol levels yielded significant evidence of linkage at 15q26.1 and 18q22.3 with the allele-sharing linkage method, but the results were nonsignificant with the variance-component method. In conclusion, this genome scan provides evidence for several QTLs influencing lipid and lipoprotein levels. Promising candidate genes were located in the vicinity of the genomic regions showing evidence of linkage.
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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 | 0,011 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».