Genetic and environmental determinants of lipid profile in black and white youth: a study of four candidate genes.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify genotypes and gene-environment interactions, which may explain ethnic differences on lipid profile in Black and White youth. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS: Healthy adolescents and young adults (N=413, 18.6 +/-2.8 yrs, 44% Black, 53% Male) drawn from a cardiovascular study. MAIN OUTCOME MEASURES: Total cholesterol (TC), high-density lipoprotein cholesterol (HDLC), and triglyceride (TG) concentrations were obtained from frozen plasma. The ApoB Glu4154Lys, LDL receptor (LDLR) T1773C, PPARgamma Pro12Ala, and TNFalpha -308G/A polymorphisms were genotyped. Analyses adjusted for age, sex, ethnicity, body mass index (BMI), socioeconomic status (SES), and interactions. RESULTS: The ApoB Glu4154Lys polymorphism interacted with obesity and age to predict TC levels. As BMI increased, 4154Lys ApoB allele carriers had higher TC levels than 4154Glu homozygotes (difference=0.23 mmol/L at BMI=30 kg/m2, 0.54 at BMI=40, P<.05). Juvenile, but not adult, ApoB 4154Lys allele carriers had higher TC (0.34 mmol/L, P<.01). Male -308A TNFalpha allele carriers had lower HDLC (0.10 mmol/L, P<.01). Carriers of the T1 773 LDLR allele had higher TG (0.26 mmol/ L, P<.01). No effect of the PPARgamma Pro12Ala polymorphism was found; the 12Ala PPARgamma allele was rare among Blacks (2%). CONCLUSIONS: The ApoB, TNFalpha, and LDLR candidate genes influenced lipid profiles in youth independent of environmental factors. The T1773 LDLR allele, which is rare among Blacks (7%), may contribute to lower TG in Blacks. The -308A TNFalpha allele may contribute to lower HDLC in males. These gene effects and gene-environment interactions may inform prevention and treatment of atherosclerosis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».