Gene–diet interactions on plasma lipid levels in the Inuit population
Notice bibliographique
Résumé
The Inuit population is often described as being protected against CVD due to their traditional dietary patterns and their unique genetic background. The objective of the present study was to examine gene-diet interaction effects on plasma lipid levels in the Inuit population. Data from the Qanuippitaa Nunavik Health Survey (n 553) were analysed via regression models which included the following: genotypes for thirty-five known polymorphisms (SNP) from twenty genes related to lipid metabolism; dietary fat intake including total fat (TotFat) and saturated fat (SatFat) estimated from a FFQ; plasma lipid levels, namely total cholesterol (TC), LDL-cholesterol (LDL-C), HDL-cholesterol (HDL-C) and TAG. The results demonstrate that allele frequencies were different in the Inuit population compared with the Caucasian population. Further, seven SNP (APOA1 - 75G/A (rs670), APOB XbAI (rs693), AGT M235T (rs699), LIPC 480C/T (rs1800588), APOA1 84T/C (rs5070), PPARG2 - 618C/G (rs10865710) and APOE 219G/T (rs405509)) in interaction with TotFat and SatFat were significantly associated with one or two plasma lipid parameters. Another four SNP (APOC3 3238C>G (rs5128), CETP I405V (rs5882), CYP1A1 A4889G (rs1048943) and ABCA1 Arg219Lys (rs2230806)) in interaction with either TotFat or SatFat intake were significantly associated with one plasma lipid variable. Further, an additive effect of these SNP in interaction with TotFat or SatFat intake was significantly associated with higher TC, LDL-C or TAG levels, as well as with lower HDL-C levels. In conclusion, the present study supports the notion that gene-diet interactions play an important role in modifying plasma lipid levels in the Inuit population.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».