Western Dietary Pattern Interaction with APOC3 Polymorphism in the Risk of Metabolic Syndrome: Tehran Lipid and Glucose Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Gene-dietary pattern interactions may contribute to the determination of a susceptibility to metabolic syndrome (MetS). The aim of this study was to evaluate the potential interactions of dietary patterns with the common genetic variant of APOC3 in relation to MetS in adults. METHODS: In this individual matched nested case-control study, 755 MetS subjects and 755 controls were selected from among participants in the Tehran Lipid and Glucose Study. Dietary patterns were determined by factor analysis. APOC3 3238C>G rs5128 was genotyped by polymerase chain reaction and restriction fragment length polymorphism. RESULTS: Fat-sweet, healthy and Western dietary patterns (WDP) were extracted from the data. In the joint analysis, the associations of the WDP and APOC3 rs5128 with MetS risk tended to be dependent on APOC3 3238C>G gene variants (p for interaction = 0.009) in women. The MetS risk was increased in women with the CC genotype with increasing tertiles of WDP scores compared with women with the CG + GG genotype, whose MetS risk was decreased with increasing tertiles of WDP scores. In addition, we found that intakes of fast food, salty snacks and soft drinks showed significant interactions with the rs5128 genotypes in relation to MetS risk (p for interactions <0.05). CONCLUSION: The results obtained demonstrate a diet-gene interaction between APOC3 rs5128 polymorphism and the WDP in relation to MetS risk.
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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 ».