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Enregistrement W2754100827 · doi:10.1177/1076029617725601

Associations of the <i>ABCA1</i> and <i>LPL</i> Gene Polymorphisms With Lipid Levels in a Hyperlipidemic Population

2017· article· en· W2754100827 sur OpenAlexaff
Tao Fang, Justin Weinstock, Scott A. Venners, Jun Cheng, Yi‐Hsiang Hsu, Yanfeng Zou, Faming Pan, Shanqun Jiang, Xiangdong Zha, Xiping Xu

Notice bibliographique

RevueClinical and Applied Thrombosis/Hemostasis · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCholesterol and Lipid Metabolism
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaAnhui Medical UniversityAnhui UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésHindIIIABCA1Lipoprotein lipaseInternal medicinePopulationBiologyEndocrinologyCholesterolChemistryGeneticsMedicineGeneRestriction enzymeAdipose tissueTransporter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted a cross-sectional study to investigate the effects of the adenosine triphosphate-binding cassette transporter 1 (ABCA1) I883M and lipoprotein lipase (LPL) HindIII polymorphisms on lipid levels in patients with hyperlipidemia. A total of 533 patients were enrolled. Serum lipid parameters were determined by an automatic biochemistry analyzer. Genotyping of the ABCA1 I883M and LPL HindIII was carried out using the polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism technique. Multiple linear regression analysis was used to estimate the associations between serum lipid levels and the genetic polymorphisms. The frequency distribution of the ABCA1 I883M and LPL HindIII polymorphisms did not deviate from Hardy-Weinberg equilibrium. The major finding of our regression analysis showed that neither the ABCA1 I883M nor the LPL HindIII polymorphism was associated with baseline serum lipid levels in the total population. However, among patients with elevated alanine aminotransferase (ALT) levels (ALT ≥ 40 U/L), carriers of the M allele of the ABCA1 gene had lower levels of high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) and higher levels of low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) after adjusting for age, sex, smoking status, alcohol consumption, education level, occupation, and work intensity ( P < .05 for both). A test on interaction terms between the ABCA1 I833M polymorphism and ALT on HDL-C and LDL-C levels also remained significant ( P = .001 and P = .014, respectively). Our data suggest that there are significant interactive effects between ABCA1 I883M and ALT levels on HDL-C and LDL-C levels. However, the LPL HindIII polymorphism did not influence lipid levels.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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