<i>PPARα</i> L162V polymorphism alters the potential of n‐3 fatty acids to increase lipoprotein lipase activity
Notice bibliographique
Résumé
Omega-3 fatty acids (FAs) may accelerate plasma triglyceride (TG) clearance by altering lipoprotein lipase (LPL) activity. Yet, the ability of n-3 FAs to increase LPL activity is dependent on transcription factors such as peroxisome proliferator-activated receptor alpha (PPARalpha). The objective was to examine the effects of n-3 FAs on LPL activity considering the occurrence of PPARalpha L162V polymorphism. First, 14 pairs of men either L162 homozygotes or carriers of the V162 allele were supplemented with n-3 FAs. Second, transient transfections in HepG2 cells, for the L162- and V162-PPARalpha variants with the peroxisome proliferator-response element from the human LPL gene, were transactivated with n-3 FAs. In vivo results demonstrate that the LPL activity increased non-significantly by 14.4% in L162 homozygotes compared with 6.6% in carriers of the PPARalpha-V162 allele, after n-3 FA supplementation. Additionally, the L162 homozygotes tended towards an inverse correlation between LPL activities and plasma TG levels. Conversely, carriers of the V162 allele showed no such relationship. In vitro data demonstrates that transcription rates of LPL tended to be higher for the L162-PPARalpha than V162-PPARalpha after n-3 FAs activation. Overall, these results indicate that n-3 FA supplementation increases the transcription rate of LPL to a greater extent in L162-PPARalpha than V162-PPARalpha.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».