Genetics of Lipid and Lipoprotein Disorders and Traits
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose of Review Plasma lipids, namely cholesterol and triglyceride, and lipoproteins, such as low-density lipoprotein (LDL) and high-density lipoprotein, serve numerous physiological roles. Perturbed levels of these traits underlie monogenic dyslipidemias, a diverse group of multisystem disorders. We are on the verge of having a relatively complete picture of the human dyslipidemias and their components. Recent Findings Recent advances in genetics of plasma lipids and lipoproteins include the following: (1) expanding the range of genes causing monogenic dyslipidemias, particularly elevated LDL cholesterol; (2) appreciating the role of polygenic effects in such traits as familial hypercholesterolemia and combined hyperlipidemia; (3) accumulating a list of common variants that determine plasma lipids and lipoproteins; (4) applying exome sequencing to identify collections of rare variants determining plasma lipids and lipoproteins that via Mendelian randomization have also implicated gene products such as NPC1L1, APOC3, LDLR, APOA5, and ANGPTL4 as causal for atherosclerotic cardiovascular disease; and (5) using naturally occurring genetic variation to identify new drug targets, including inhibitors of apolipoprotein (apo) C-III, apo(a), ANGPTL3, and ANGPTL4. Summary Here, we compile this disparate range of data linking human genetic variation to plasma lipids and lipoproteins, providing a “one stop shop” for the interested reader.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».