Higher chylomicron remnants and LDL particle numbers associate with CD36 SNPs and DNA methylation sites that reduce CD36
Notice bibliographique
Résumé
Cluster of differentiation 36 (CD36) variants influence fasting lipids and risk of metabolic syndrome, but their impact on postprandial lipids, an independent risk factor for cardiovascular disease, is unclear. We determined the effects of SNPs within a ∼410 kb region encompassing CD36 and its proximal and distal promoters on chylomicron (CM) remnants and LDL particles at fasting and at 3.5 and 6 h following a high-fat meal (Genetics of Lipid Lowering Drugs and Diet Network study, n = 1,117). Five promoter variants associated with CMs, four with delayed TG clearance and five with LDL particle number. To assess mechanisms underlying the associations, we queried expression quantitative trait loci, DNA methylation, and ChIP-seq datasets for adipose and heart tissues that function in postprandial lipid clearance. Several SNPs that associated with higher serum lipids correlated with lower adipose and heart CD36 mRNA and aligned to active motifs for PPARγ, a major CD36 regulator. The SNPs also associated with DNA methylation sites that related to reduced CD36 mRNA and higher serum lipids, but mixed-model analyses indicated that the SNPs and methylation independently influence CD36 mRNA. The findings support contributions of CD36 SNPs that reduce adipose and heart CD36 RNA expression to inter-individual variability of postprandial lipid metabolism and document changes in CD36 DNA methylation that influence both CD36 expression and lipids.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».