Genetic associations in community context: a mixed model approach identifies a functional variant in the RBP4 gene associated with HDL-C dyslipidemia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this study was to examine individual and community factors that influence high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) dyslipidemia in Newfoundland and Labrador (NL), a genetically isolated population in Canada with a high prevalence of HDL-C dyslipidemia. METHODS: First, a group of single nucleotide polymorphisms from 10 metabolic trait candidate genes was tested using a multivariate logistic regression model. The significant SNPs were entered into the second phase, where a mixed logistic model incorporated the community disease risk factors together with the individual factors as the fixed part of the model and the geographic region as a random effect. RESULTS: Analysis of 1489 subjects (26.9% HDL-C dyslipidemia) identified rs3758539, a non-coding variant in the 5'UTR of RBP4, to be associated with HDL-C dyslipidemia (odds ratio = 1.45, 95% confidence interval = 1.08-1.97, p = 0.01). The association remained significant, and the effect size did not change after the incorporation of individual and community risk factors from 17 geographic regions (odds ratio: 1.41, 95% confidence interval = 1.03-1.93, p = 0.03) in NL. Besides this variant, sex, BMI, and smoking also showed significant associations with HDL-C dyslipidemia, whereas no role was identified for the community factors. CONCLUSIONS: This study demonstrates the use of community-level data in a genetic association testing. It reports a functional variant in the promoter of RBP4, a gene directly involved in lipoprotein metabolism, to be associated with HDL-C dyslipidemia. These findings indicate that individual factors are the main reason for a higher prevalence of HDL-C dyslipidemia in the NL population.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».