High-density lipoprotein cholesterol and paraoxonase 1 (PON1) genetics and serum PON1 activity in prepubertal children in Spain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oxidative stress plays an important role in atherosclerosis. Paraoxonase 1 (PON1) is a high-density lipoprotein (HDL)-associated enzyme that inhibits low-density lipoprotein (LDL) oxidation and may play a protective role against coronary heart disease. The aim of this study was to analyze the relationship between HDL-cholesterol (HDL-C) and PON1 in a Spanish prepubertal population with high plasma HDL-C levels. METHODS: The study population included 1,266 children between the ages of 6 and 8 years. Serum PON1 activity was measured by the hydrolysis of paraoxon. PON1 192Q/R and PON1 55L/M polymorphisms were analyzed by PCR and restriction analysis. RESULTS: The prevalence of the less common PON1 192R and PON 55M alleles in this population was 30% and 38%, respectively. No significant correlations between serum PON1 activity and lipid profile were observed. Multiple linear regression analysis showed that the PON1 192Q/R polymorphism accounts for 69% of PON1 activity in the children in the study, with the PON1 55L/M polymorphism accounting for an additional 5% of this variation in boys, and for an additional 3% together with HDL-C concentration in girls. CONCLUSIONS: PON1 192Q/R polymorphism is the main determinant of PON1 activity in the prepubertal population in this study, accounting for around 70% of serum PON1 activity. HDL-C concentration has a small contribution to serum PON1 activity in girls.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».