Endothelial lipase genetic polymorphisms and the lipid-lowering response in patients with coronary artery disease on rosuvastatin
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Endothelial lipase (EL) plays an important role in the regulation of lipid metabolism by reducing the high density lipoprotein cholesterol (HDL-C) levels and inducing the macrophages to take up native low density lipoprotein cholesterol (LDL-C). Our purpose was to investigate the impact of EL genetic polymorphisms on the lipid-lowering effects of rosuvastatin in Chinese coronary artery disease (CAD) patients. METHODS: One hundred twenty-one unrelated CAD patients, who underwent the treatment with rosuvastatin (10mg/day) for four to eight weeks, were enrolled in this study. Before and after treatment, serum lipids levels were measured. Genotypes of EL 2037T/C and 2237 G/A polymorphisms were detected by polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism (PCR-RFLP) method. RESULTS: Patients with EL 2037C allele (CC + CT) had significantly lower LDL-C levels than those with TT genotype (CC + CT: 2.60 ± 0.74 mmol/l; TT: 2.90 ± 0.87 mmol/l; P = 0.047), before rosuvastatin treatment. No significant differences between baseline lipid levels and the EL 2237G/A genotypes were observed. After treatment with rosuvastatin, total cholesterol (TC), high triglyceride (TG) and LDL-C levels decreased from baseline, on average, by 23.09 % (4.59 ± 0.96 mmol/l to 3.47 ± 0.83 mmol/l), 6.36 % (2.01 ± 1.18 mmol/l to 1.68 ± 1.16 mmol/l), 32.48 % (2.77 ± 0.83 mmol/l to 1.79 ± 0.62 mmol/l), respectively (all P < 0.05) in all patients. While changes in HDL-C levels did not reach statistical significance. No significant effects of EL 2037T/C or 2237G/A polymorphism were observed on lipid-lowering effects of rosuvastatin. CONCLUSIONS: EL 2037T/C and 2237 G/A polymorphisms might not affect the lipid-owing effects of rosuvastatin in Chinese CAD patients.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».