Genetic Architecture And Clinical Outcomes Of The Fredrickson-Levy-Lees Dyslipoproteinemias
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims The genetic basis and clinical relevance of the classical Fredrickson-Levy-Lees (FLL) dyslipoproteinemia classifications has not been studied in general population-based cohorts. We aimed to evaluate the phenotypic and genetic characteristics of FLL disorders. Methods Among UK Biobank participants free of prevalent coronary artery disease (CAD), we used blood lipids and apolipoprotein B concentrations to infer FLL classes (Types I, IIa, IIb, III, IV, and V). For each FLL class, Cox proportional hazards regression estimated risk of incident CAD. Phenome-wide association testing was performed. GWAS were performed, followed by in silico causal gene prioritization and heritability analyses. Prevalence of disruptive Mendelian lipid variants was assessed from whole exome sequencing. Results Of 450,636 individuals, 259,289 (57.5%) met criteria for a FLL dyslipoproteinemia: 63 (0.01%) type I; 40,005 (8.9%) type IIa; 94,785 (21.0%) type IIb; 13,998 (3.1%) type III; 110,389 (24.5%) type IV; and 49 (0.01%) type V. Over median 11.1 years follow-up, compared to normolipidemics the type IIb pattern conferred the highest hazard of incident CAD overall (HR 1.92, 95% CI 1.84-2.01, P <0.001) and in meta-analysis across matched non-HDL-C strata (HR 1.45, 95% CI 1.30-1.60). GWAS revealed 250 loci associated with FLL, of which 13 were shared across all classes; compared to GWAS of isolated lipid traits, 72 additional loci were detected. Mendelian lipid variants were rare (2%), but polygenic heritability was high, ranging from 23% (type III) to 54% (type IIb). Conclusions FLL classes have distinct genetic architectures yielding new insights for cardiometabolic disease beyond single lipid analyses.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».