Large-scale deletions of the ABCA1 gene in patients with hypoalphalipoproteinemia
Notice bibliographique
Résumé
Copy-number variations (CNVs) have been studied in the context of familial hypercholesterolemia but have not yet been evaluated in patients with extreme levels of HDL cholesterol. We evaluated targeted, next-generation sequencing data from patients with very low levels of HDL cholesterol (i.e., hypoalphalipoproteinemia) with the VarSeq-CNV® caller algorithm to screen for CNVs that disrupted the ABCA1 , LCAT , or APOA1 genes. In four individuals, we found three unique deletions in ABCA1 : a heterozygous deletion of exon 4, a heterozygous deletion that spanned exons 8 to 31, and a heterozygous deletion of the entire ABCA1 gene. Breakpoints were identified with Sanger sequencing, and the full-gene deletion was confirmed by using exome sequencing and the Affymetrix CytoScan HD array. Previously, large-scale deletions in candidate HDL genes had not been associated with hypoalphalipoproteinemia; our findings indicate that CNVs in ABCA1 may be a previously unappreciated genetic determinant of low levels of HDL cholesterol. By coupling bioinformatic analyses with next-generation sequencing data, we can successfully assess the spectrum of genetic determinants of many dyslipidemias, including hypoalphalipoproteinemia.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».