Associations Between Soluble LDLR and Lipoproteins in a White Cohort and the Effect of PCSK9 Loss-of-Function
Notice bibliographique
Résumé
Context: Elevated circulating cholesterol-rich low-density lipoprotein (LDL) particles increase coronary artery disease risk. Cell-surface hepatic LDL receptors (LDLRs) clear 70% of these particles from circulation. The ectodomain of LDLR is shed into circulation, preventing it from removing LDL particles. The role that LDLR ectodomain shedding plays as a regulatory mechanism is unknown. Objective: We describe LDLR shedding via the relationships between circulating soluble LDLRs (sLDLRs) and serum lipoproteins, serum proprotein convertase subtilin/kexin type 9 (PCSK9; a negative regulator of LDLR), and clinical parameters in a white Canadian population. Design: Population-based, cross-sectional study. Settings: Clinical Research Center, The Ottawa Hospital, and Faculty of Medicine, University of Ottawa. Participants: Two hundred seventy-three white Canadians. Intervention: None. Main Outcome Measures: sLDLR measured by ELISA; serum lipids and PCSK9, PCSK9 genotypes, and clinical parameters from previous analyses. Results: sLDLRs correlated strongly with triglycerides (TG; r = 0.624, P < 0.0001) and moderately with LDL cholesterol (r = 0.384, P < 0.0001), and high-density lipoprotein cholesterol (r = -0.307, P = 0.0003). Only TG correlations were unaffected by PCSK9 variations. sLDLR levels were significantly elevated in those with TG >50th or LDL cholesterol >75th percentiles. Conclusions: Serum sLDLR levels correlate with several lipoprotein parameters, especially TG, and the presence of PCSK9 loss-of-function variants alters sLDLR levels and correlations, except for TG. Ectodomain LDLR shedding has a role in LDL metabolism, distinct from PCSK9, with interplay between these two pathways that regulate cell-surface LDLRs. Findings suggest alteration of LDLR shedding could emerge as a target to treat dyslipidemia.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».