Severe hypertriglyceridemia is primarily polygenic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypertriglyceridemia (HTG) is a complex trait defined by elevated plasma triglyceride levels. Genetic determinants of HTG have so far been examined in a piecemeal manner; understanding of its molecular basis, both monogenic and polygenic, is thus incomplete. OBJECTIVE: The objective of this study was to characterize genetic profiles of patients with severe HTG, and quantify the genetic determinants and molecular contributors. METHODS: We concurrently assessed rare and common variants in two independent cohorts of 251 and 312 Caucasian patients with severe HTG. DNA was subjected to targeted next-generation sequencing of 73 genes and 185 SNPs associated with dyslipidemia. LPL, APOC2, GPIHBP1, APOA5, and LMF1 genes were screened for rare variants, and a polygenic risk score was used to assess the accumulation of common variants. RESULTS: As there were no significant differences in the prevalence of genetic determinants between cohorts, data were combined for all 563 patients: 1.1% had biallelic (homozygous or compound heterozygous) rare variants, 14.4% had heterozygous rare variants, 32.0% had an extreme accumulation of common variants (ie, high polygenic risk), and 52.6% remained genetically undefined. Patients with HTG were 5.77 times (95% CI [4.26-7.82]; P < .0001) more likely to carry one of these types of genetic susceptibility compared with controls. CONCLUSIONS: We report the most in-depth, systematic evaluation of genetic determinants of severe HTG to date. The predominant feature was an extreme accumulation of common variants (high polygenic risk score), whereas a substantial proportion of patients also carried heterozygous rare variants. Overall, 46.3% of patients had polygenic HTG, whereas only 1.1% had biallelic or homozygous monogenic HTG.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».