Apparent Sex-Specific Divergence of Acylation Stimulating Protein Levels With Respect to Metabolic Parameters of Pathogenetic and Clinical Relevance
Notice bibliographique
Résumé
Background: Acylation stimulating protein (ASP) is an adipose tissue-derived hormone that regulates triglyceride (TG) synthesis and glucose transport. Associations of ASP and / or its precursor complement C3 have been demonstrated with obesity, insulin resistance, diabetes, and cardiovascular diseases. We determined fasting serum ASP in a Turkish adult population sample and assessed relationships with cardiometabolic risk factors. Methods: Cross-sectional population-based study recruiting 224 men and women from the Turkish Adult Risk Factor (TARF) study. Results: Geometric Mean ASP levels (median) in women (271 nmol / L) tended to be lower than men (305 nmol / L) (P = 0.059), and this was also true in most subgroups with vs . without cardiometabolic disorders. Interestingly, correlations of ASP diverged in direction across genders with TG, glucose, height, age and other risk variables. Conclusion: Gender divergence is an aspect of this Turkish population that has been noted for various lipid parameters (HDL, Lp(a)), association of cardiometabolic risk with smoking and alcohol intake and the response of the pro-inflammatory state to adiposity. This is consistent in the present study, where metabolic states correlate with ASP, but are divergent between genders. doi:10.4021/jem58w
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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) | 0,004 | 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 ».