Effects of Plasma Phospholipid Fatty Acid Composition and PPAR‐alpha L162V Polymorphism on C‐reactive Protein Levels in Response to an n‐3 Fatty Acid Supplementation
Notice bibliographique
Résumé
Background Fish-oil derived fatty acids (FAs) of the n-3 family including eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA) reduce inflammation through several underlying mechanisms including altered phospholipids FA composition. The L162V polymorphism of the PPAR-α gene is associated with a deteriorated metabolic profile and with obesity indices in numerous studies. Objective: To study whether the PPAR-α L162V polymorphism and changes in plasma phospholipid FA composition influence plasma C-reactive protein (CRP) levels in healthy adults following the n-3 FA supplementation. Method: 189 subjects were supplemented daily with 3g of n-3 FAs (1.9-2.2g EPA and 1.1g DHA) during six weeks. Changes in CRP levels are defined by Δ CRP and changes in plasma phospholipids n-3 (EPA+DHA) by Δ n-3. Results: In univariate analyses, Δ n-3 was negatively correlated with Δ CRP (r=-0.17 p=0.02). After stratification for sex, correlations were stronger in men (r=-0.24 p=0.02) and no longer significant in women (r=-0.11 p=0.31). In multiple linear regression analyses including age, sex, BMI, and hormonal contraceptives as independent variables, Δ n-3 (3.65% p= 0.01) and PPAR-α L162V (2.10% p= 0.04) were the strongest correlates of Δ CRP. Conclusions These results suggest that the incorporation of n-3 FAs in plasma phospholipids and PPAR-α L162V polymorphism may contribute to changes in plasma CRP levels in response to an n-3 FA supplementation. Funding provided by CIHR Operating Grant.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».