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Record W2980298148

Influence des polymorphismes de l'apolipoprotéine E et de la lipoprotéine lipase sur le phénotype de l'hypertriglycéridémie / hyperapobêtalipoprotéinémie

2006· article· fr· W2980298148 on OpenAlexfundno aff
Patrice Perron

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2006
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicLipid metabolism and disorders
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Institutes of Health ResearchHeart and Stroke Foundation of Canada
KeywordsBiology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le syndrome métabolique est un amalgame de facteurs de risque cardiovasculaire souvent associés à un déséquilibre du profil lipidique incluant une hypertriglycéridémie (hyperTG) et une hyperapobêtalipoprotéinémie (hyperapoB). Plusieurs données pointent les mutations indépendantes dans les gènes de la lipoprotéine lipase (LPL) et de l'apolipoprotéine E (apoE) pour expliquer les anomalies des concentrations plasmatiques des triglycérides ou de l'apolipoprotéine B (apoB). La contribution combinée de ces mutations a cependant été très peu explorée jusqu'à maintenant. Les hypothèses du présent projet partent de la prémisse que ces génotypes pourraient avoir un effet combiné athérogène sur le phénotype du syndrome métabolique et ainsi aggraver le risque cardiovasculaire. Le but du présent travail était donc de mieux comprendre l'influence des génotypes combinés de la LPL et de l'apoE sur l'expression de l'hyperTG et de l'hyperapoB puisque ces deux phénotypes sont intimement liés au syndrome métabolique et donc au risque de développer des maladies cardiovasculaires. Nos résultats ont permis de montrer que le génotype combiné LPL/apoE influence de façon significative le risque d'exprimer le phénotype hyperTG/hyperapoB et ce, plus particulièrement lorsque l'allèle e4 est présent. Par conséquent, en raison de l'implication du phenotype hyperTG/hyperapoB sur le risque cardiovasculaire et des complications associées à l'expression du syndrome métabolique, l'identification de mutations fréquentes comme celles-ci peut être utile et pourrait se traduire en avenues prometteuses pour le développement de nouveaux outils thérapeutiques ou de stratégies préventives.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.007

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.210
Teacher spread0.203 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2006
Admission routes1
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