Variation of Candidate Genes in Triglyceride Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
After more than a decade of study, investigators are grappling for a consensus regarding the relationship between variation in candidate genes and plasma triglyceride concentration. Certain variants of LPL--both rare variants, in the case of loss-of-function mutations in kindreds with chylomicronemia, and common variants, in the case of the D9N and N291S variants--appear to be fairly consistently associated with an elevated plasma triglyceride level. In addition, the variation of the recognition site for Sstl within the 3'-untranslated region of APOC3 has consistently shown an association with a variation in plasma triglycerides. The LPL and APOC3 variants thus have at least a chance in future clinical applications, but this will require more study. Common variants of some other promising candidate genes, such as HL, have not shown as consistent an association with the variation in plasma triglyceride level. Finally, studies of variants of newer candidates, such as the mitochondrial genome, LMNA, and IL-6, indicate that many different genes might be important determinants of plasma triglyceride concentration in the general population. As always, the associations of genes with a complex intermediate trait such as plasma triglyceride level depend upon interactions with modulatory factors such as genetic background and/or secondary genetic effects, in addition to the effects of gender, age, hormone replacement, and postprandial status. A key attribute for increasing confidence in the biologic or potential clinical validity of the associations of candidate gene variation with plasma triglyceride will be the development of assays that will provide a more direct mechanistic link between the genetic variant and the elevated plasma triglyceride.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».