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Enregistrement W2964387056 · doi:10.1194/jlr.m092049

In search of a genetic explanation for LDLc variability in an FH family: common SNPs and a rare mutation in MTTP explain only part of LDL variability in an FH family

2019· article· en· W2964387056 sur OpenAlexaffabout
Michael D. Winther, Shoshi Shpitzen, Or Yaacov, Jakob Landau, Limor Oren, Linda Foroozan-Rosenberg, Naama Lev Cohain, Daniel Schurr, Vardiela Meiner, Auryan Szalat, Shai Carmi, Michael R. Hayden, Eran Leitersdorf, Ronen Durst

Notice bibliographique

RevueJournal of Lipid Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesIsrael Science Foundation
Mots-clésGeneticsSingle-nucleotide polymorphismMutationFamilial hypercholesterolemiaBiologyGeneGenotypeCholesterolEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We previously identified a highly consanguineous familial hypercholesterolemia (FH) family demonstrating segregation of the JD Bari mutation in the LDL receptor as well as a putative cholesterol-lowering trait. We aimed to identify genes related to the latter effect. LDL cholesterol (LDLc) values were normalized for FH affectation status, age, and gender. Using genome-wide SNP data, we examined whether known SNPs gleaned from a genome-wide association study could explain the variation observed in LDLc. Four individuals with markedly reduced LDL levels underwent whole exome sequencing. After prioritizing all potential mutations, we identified the most promising candidate genes and tested them for segregation with the lowering trait. We transfected a plasmid carrying the top candidate mutation, microsomal triglyceride transfer protein ( MTTP ) R634C, into COS-7 cells to test enzymatic activity. The SNP score explained 3% of the observed variability. MTTP R634C showed reduced activity (49.1 nmol/ml) compared with the WT allele (185.8 nmol/ml) ( P = 0.0012) and was marginally associated with reduced LDLc in FH patients ( P = 0.05). Phenotypic variability in a FH pedigree can only partially be explained by a combination of common SNPs and a rare mutation and a rare variant in the MTTP gene. LDLc variability in FH patients may have nongenetic causes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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