Paraoxonase 1 Phenotype and Mass in South Asian versus Caucasian Renal Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
South Asian renal transplant recipients have a higher incidence of cardiovascular disease compared with Caucasian renal transplant recipients. We carried out a study to determine whether paraoxonase 1, a novel biomarker for cardiovascular risk, was decreased in South Asian compared with Caucasian renal transplant recipients. Subjects were matched two to one on the basis of age and sex for a total of 129 subjects. Paraoxonase 1 was measured by mass, arylesterase activity, and two-substrate phenotype assay. Comparisons were made by using a matched design. The frequency of PON1 QQ, QR and RR phenotype was 56%, 37%, and 7% for Caucasian subjects versus 35%, 44%, and 21% for South Asian subjects (χ(2) = 7.72, P = 0.02). PON1 mass and arylesterase activity were not significantly different between South Asian and Caucasian subjects. PON1 mass was significantly associated with PON1 phenotype (P = 0.0001), HDL cholesterol (P = 0.009), LDL cholesterol (P = 0.02), and diabetes status (P < 0.05). Arylesterase activity was only associated with HDL cholesterol (P = 0.003). Thus the frequency of the PON1 RR phenotype was higher and that of the QQ phenotype was lower in South Asian versus Caucasian renal transplant recipients. However, ethnicity was not a significant factor as a determinant of PON1 mass or arylesterase activity, with or without analysis including PON1 phenotype. The two-substrate method for determining PON1 phenotype may be of value for future studies of cardiovascular complications in renal transplant recipients.
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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) | 0,002 | 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 ».