Genetics of cardiovascular disorders: influence of maternal nutrition
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) is the number one non-communicable disease of the world. According to the World Health Organization, 30% of global deaths in 2008 were caused by CVD, and it is estimated that by 2030, more than 23 million people will die annually from CVD. Unfortunately, India will be the leading country of the world to have the highest rate of CVD by 2030. Genetics, as well as diet and life style are the predominant factors predisposing the population to an increased risk of CVD. Although genetic makeup is generally considered as the culprit, recent phenomenon of “Developmental origins of health and diseases” or “in-utero programming” places significant importance on maternal diet in predisposing the next generation to metabolic disorders. According to this phenomenon, the diet of the mother during gestation and lactation affects the genetic makeup of the growing foetus, thereby causing perturbations in the metabolic regulations of the offspring, and later onset of diseases. Dietary fats are known to be associated with an increased risk of CVD; however the importance of maternal dietary fats in “in-utero programming” and the onset of CVD in the offspring in later life is not clear. We have shown that a maternal diet high in saturated fatty acids (SFA) increased the levels of low-density lipoprotein (LDL) cholesterol of the offspring by inhibiting hepatic LDL-receptor gene expression. Furthermore, maternal high fat diets caused aortic endothelial dysfunction, which is an additional factor associated with CVD. High fat diets during gestation and lactation also induce fatty liver and myocardium hypertrophy, due to inhibition of beta-oxidation through peroxisome proliferator activated receptors (PPARs). We found that maternal high fat diets altered the gene expression of PPARs, which likely involves epigenetic modifications. On the other hand, we found that maternal diets high in omega (n)-3 PUFA reduced plasma lipid levels of the offspring, thereby reducing the risk of CVD. Our findings have established the importance of maternal dietary fat intake during gestation and lactation to prevent the onset of CVD in the next generation. The Indian population is predisposed to an increased risk of CVD due to their genetic makeup. It is therefore recommended that the Indian population, especially women in their child bearing years, should manage the intake of dietary fat- both the quantity and the quality, to prevent the onset of CVD and other metabolic disorders in the next generation.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».