The long non-coding RNA <i>TRIB1AL</i> links metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease, cardiometabolic risk and human lifespan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genome-wide association studies (GWAS) have identified dozens of genetic loci linked with metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD). To identify liver-expressed genes that may represent therapeutic candidates for MASLD, we conducted a new GWAS meta-analysis including 16,532 cases and 1,240,188 controls, as well as RNA sequencing of liver samples and genome-wide genotyping of 504 individuals of the Quebec Obesity Biobank. Using Mendelian randomization (MR) and genetic colocalization, we confirm the implication of genes previously linked with MASLD and identified novel ones including AKNA (AT-hook transcription factor), EPHA2 (EPH receptor A2), CHEK2 (encoding Checkpoint kinase 2) and PCCB (Propionyl-CoA carboxylase subunit beta). More specifically, we found a strong and positive effect of the long non-coding RNA TRIB1AL on MASLD. The lead genetic variant was not linked with expression levels of the nearby protein-coding gene TRIB1 (Tribbles Pseudokinase 1). In participants of the UK Biobank with whole exome sequencing data available, rare loss-of-function variants in TRIB1 were not associated with liver fat accumulation or plasma triglyceride levels, suggesting that the long non-coding RNA TRIB1AL may carry cardiometabolic effects independently of TRIB1 . Targeted- and phenome-wide MR also identified lower liver-expressed TRIB1AL as being associated with reduced liver fat accumulation, lower plasma lipoprotein-lipid levels, decreased atherosclerotic cardiovascular disease risk, and increased human lifespan. These results open the door to liver-targeted therapeutics silencing of the non-coding genome for the prevention and treatment of MASLD and cardiometabolic diseases.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».