Genes, Fat Intake, and Cardiovascular Disease Risk Factors in the Quebec Family Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to assess gene-diet interaction effects on cardiovascular disease (CVD) risk factors (waist circumference, plasma triacylglycerol, high-density lipoprotein-cholesterol and fasting glucose concentrations, and diastolic and systolic blood pressure) in the Quebec Family Study cohort. DESIGN: Sixty-four polymorphisms from 45 candidate genes were studied in 645 subjects. Dietary fat intake was obtained from a 3-day weighted food record. RESULTS: We observed 18 significant interactions at a p value <or= 0.01. Among them, the Pro12Ala polymorphism in peroxisome proliferator-activated receptor gamma, alone or in interaction with fat intake, significantly modulated waist circumference (p = 0.0005 for both effects). Additionally, the apolipoprotein E genotype in interaction with fat intake was significantly associated with diastolic and systolic blood pressure (p = 0.01 and p = 0.001, respectively). The ghrelin Leu72Met polymorphism also interacted with dietary fat in its relation to waist circumference and triacylglycerol concentrations (p = 0.0004 and p = 0.005). DISCUSSION: These results suggest that several alleles at candidate genes interact with dietary fat intake to modulate well-known CVD risk factors. The identification of gene-diet interaction effects is likely to provide useful information concerning the etiology of CVD.
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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 | 0,000 |
| 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 ».