Loss-of-Function <i>CREB3L3</i> Variants in Patients With Severe Hypertriglyceridemia
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Genetic determinants of severe hypertriglyceridemia include both common variants with small effects (assessed using polygenic risk scores) plus heterozygous and homozygous rare variants in canonical genes directly affecting triglyceride metabolism. Here, we broadened our scope to detect associations with rare loss-of-function variants in genes affecting noncanonical pathways, including those known to affect triglyceride metabolism indirectly. Approach and Results: From targeted next-generation sequencing of 69 metabolism-related genes in 265 patients of European descent with severe hypertriglyceridemia (≥10 mmol/L or ≥885 mg/dL) and 477 normolipidemic controls, we focused on the association of rare heterozygous loss-of-function variants in individual genes. We observed that compared with controls, severe hypertriglyceridemia patients were 20.2× (95% CI, 1.11–366.1; P =0.03) more likely than controls to carry a rare loss-of-function variant in CREB3L3 , which encodes a transcription factor that regulates several target genes with roles in triglyceride metabolism. Conclusions: Our findings indicate that rare variants in a noncanonical gene for triglyceride metabolism, namely CREB3L3 , contribute significantly to severe hypertriglyceridemia. Secondary genes and pathways should be considered when evaluating the genetic architecture of this complex trait.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».