Clinical Research Regional Distribution and Metabolic Effect of PCSK9 insLEU and R46L Gene Mutations and apoE Genotype
Notice bibliographique
Résumé
Background: Natural loss-of-function mutations in the proprotein convertase subtilisin/kexin type-9 gene (PCSK9) are associated with lower cholesterol and cardiovascular risk. Because a founder effect exists in French Canadians for many lipid-related genes, we sought to investigate PCSK9 mutations and associated variables in this population. We also investigated the combined effect of PCSK9 mutations and the apolipoprotein E (apoE) polymorphism on metabolic variables. Methods: Gene sequencing and screening was carried out in 1745 healthy individuals ages 9, 13, and 16 years from a provincially representative population sample. In parallel, we measured related metabolic markers and used appropriate statistical methods. Results: We report herein that the carrier rates of the R46L singlenucleotide polymorphism were higher in the French Canadian population (4.8%) than previously seen in Caucasian individuals (2.4%). This is second to the most common variant, insertion of leucine, at a carrier rate of 24%, making it the most common PCSK9 loss-offunction mutation in French Canadian individuals. In R46L carriers, the contribution of the apoE genotype better explains the cholesterol phenotype than the R46L mutation alone. Patients, with both the
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».