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Enregistrement W2617842398 · doi:10.1007/s11883-017-0667-9

Genetics of Triglycerides and the Risk of Atherosclerosis

2017· review· en· W2617842398 sur OpenAlexafffund
Jacqueline S. Dron, Robert A. Hegele

Notice bibliographique

RevueCurrent Atherosclerosis Reports · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipid metabolism and disorders
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGenome CanadaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMendelian randomizationPCSK9GeneticsApolipoprotein BGenome-wide association studyPopulationGenetic epidemiologyMedicineLipoprotein lipaseHepatic lipaseInternal medicineBioinformaticsLipoproteinBiologyEndocrinologyCholesterolGeneSingle-nucleotide polymorphismLDL receptorGenetic variantsGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Plasma triglycerides are routinely measured with a lipid profile, and elevated plasma triglycerides are commonly encountered in the clinic. The confounded nature of this trait, which is correlated with numerous other metabolic perturbations, including depressed high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C), has thwarted efforts to directly implicate triglycerides as causal in atherogenesis. Human genetic approaches involving large-scale populations and high-throughput genomic assessment under a Mendelian randomization framework have undertaken to sort out questions of causality. RECENT FINDINGS: We review recent large-scale meta-analyses of cohorts and population-based sequencing studies designed to address whether common and rare variants in genes whose products are determinants of plasma triglycerides are also associated with clinical cardiovascular endpoints. The studied loci include genes encoding lipoprotein lipase and proteins that interact with it, such as apolipoprotein (apo) A-V, apo C-III and angiopoietin-like proteins 3 and 4, and common polymorphisms identified in genome-wide association studies. Triglyceride-raising variant alleles of these genes showed generally strong associations with clinical cardiovascular endpoints. However, in most cases, a second lipid disturbance-usually depressed HDL-C-was concurrently associated. While the findings collectively shift our understanding towards a potential causal role for triglycerides, we still cannot rule out the possibilities that triglycerides are a component of a joint phenotype with low HDL-C or that they are but markers of deeper causal metabolic disturbances that are not routinely measured in epidemiological-scale genetic studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations108
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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