Contribution of genetic variants in the development of familial premature coronary artery disease in a cohort of cardiac patients
Notice bibliographique
Résumé
Coronary artery disease (CAD), the most prevalent cardiovascular disease, is the leading cause of death worldwide. Heritable factors play a significant role in the pathogenesis of CAD. It has been proposed that approximately one-third of patients with CAD have a positive family history, and individuals with such history are at ~1.5-fold increased risk of CAD in their lifespans. Accordingly, the long-recognized familial clustering of CAD is a strong risk factor for this disease. Our study aimed to identify candidate genetic variants contributing to CAD by studying a cohort of 60 large Iranian families with at least two members in different generations afflicted with premature CAD (PCAD), defined as established disease at ≤45 years in men and ≤55 years in women. Exome sequencing was performed for a subset of the affected individuals, followed by prioritization and Sanger sequencing of candidate variants in all available family members. Subsequently, apparently healthy carriers of potential risk variants underwent coronary computed tomography angiography (CCTA), followed by co-segregation analysis of the combined data. Putative causal variants were identified in seven genes, ABCG8, CD36, CYP27A1, PIK3C2G, RASSF9, RYR2, and ZFYVE21, co-segregating with familial PCAD in seven unrelated families. Among these, PIK3C2G, RASSF9, and ZFYVE21 are novel candidate CAD susceptibility genes. Our findings indicate that rare variants in genes identified in this study are involved in CAD development.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».