Associations between Polymorphisms in Genes Involved in Fatty Acid Metabolism and Dietary Fat Intakes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity prevalence is growing in our population. Twin studies have estimated the heritability of dietary intakes to about 30%. The objective of this study was to verify whether polymorphisms in genes involved in fatty acid metabolism are associated with dietary fat intakes. METHODS: Seven hundred participants were recruited. A validated food frequency questionnaire was used to assess dietary intakes. PCR-RFLP and TAQMAN methodology were used to genotype PPARα Leu162Val, PPARγ Pro12Ala, PPARδ -87T>C, PPARGC1α Gly482Ser, FASN Val1483Ile and SREBF1 c.*619C>G. Statistical analyses were executed with SAS statistical package. RESULTS: Carriers of the Ala12 allele of PPARγ Pro12Ala polymorphism had higher intakes of total fat (p = 0.04). For FASN Val1483Ile polymorphism, significant gene-sex interaction effects were found for total fat and saturated fat intakes (p = 0.02 and p = 0.002, respectively). No significant difference in fat intakes was observed for PPARα Leu162Val, PPARδ -87T>C, PPARGC1α Gly482Ser and SREBF1 c.*619C>G polymorphisms. CONCLUSIONS: Polymorphisms in PPARγ and FASN seem to be associated with dietary fat intakes. Genetic variants are important to take into account when studying dietary intakes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».