Molecular Characterization of Familial Hypercholesterolemia in a North American Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Familial hypercholesterolemia (FH) confers a very high risk of premature cardiovascular disease and is commonly caused by mutations in low-density lipoprotein receptor (LDLR), apolipoprotein B (APOB), or proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9) and very rarely in LDLR adaptor protein 1 (LDLRAP1) genes. Objective To determine the prevalence of pathogenic mutations in the LDLR, APOB, and PCSK9 in a cohort of subjects who met Simon Broome criteria for FH and compare the clinical characteristics of mutation-positive and mutation-negative subjects. Methods Ninety-three men and 107 women aged 19 to 80 years from lipid clinics in the United States and Canada participated. Demographic and historical data were collected, physical examination performed, and serum lipids/lipoproteins analyzed. Targeted sequencing analyses of LDLR and PCSK9 coding regions and exon 26 of APOB were performed followed by detection of LDLR deletions and duplications. Results Disease-causing LDLR and APOB variants were identified in 114 and 6 subjects, respectively. Of the 58 LDLR variants, 8 were novel mutations. Compared with mutation-positive subjects, mutation-negative subjects were older (mean 49 years vs 57 years, respectively) and had a higher proportion of African Americans (1% vs 12.5%), higher prevalence of hypertension (21% vs 46%), and higher serum triglycerides (median 86 mg/dL vs 122 mg/dL) levels. Conclusions LDLR mutations were the most common cause of heterozygous FH in this North American cohort. A strikingly high proportion of FH subjects (40%) lacked mutations in known culprit genes. Identification of underlying genetic and environmental factors in mutation-negative patients is important to further our understanding of the metabolic basis of FH and other forms of severe hypercholesterolemia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».