Cardiometabolic risk factors are influenced by <i><scp>S</scp>tearoyl‐<scp>C</scp>o<scp>A D</scp>esaturase</i> (<i><scp>SCD</scp></i>) −<i>1</i> gene polymorphisms and <i>n</i>‐3 polyunsaturated fatty acid supplementation
Notice bibliographique
Résumé
SCOPE: To determine if single nucleotide polymorphisms (SNPs) in stearoyl-CoA desaturase (SCD)-1 gene that encodes a key enzyme for fatty acid metabolism are associated with the response of cardiometabolic risk factors to n-3 PUFA supplementation. METHODS AND RESULTS: Two hundred and ten subjects completed a 2-week run-in period followed by 6-week supplementation with 5 g of fish oil (1.9-2.2 g eicosapentaenoic acid and 1.1 g docosahexaenoic acid). Risk factors were measured pre and post n-3 supplementation. Fatty acid composition of plasma phospholipids was analyzed by GC and the desaturase indices SCD16 (16:1n-7/16:0) and SCD18 (18:1n-9/18:0) were calculated. Genotyping of eight SNPs of the SCD1 gene was performed. N-3 PUFA supplementation decreased plasma triglycerides, as well as SCD16 and SCD18 indices, but increased fasting plasma glucose concentrations. SNPs in SCD1-modified cardiometabolic risk factors pre and post n-3 PUFA supplementation: triglyceride (rs508384, p = 0.0086), IL6 (rs3071, p = 0.0485), C-reactive protein (rs3829160, p = 0.0489), and SCD18 indices (rs2234970, p = 0.0337). A significant interaction effect between the SNP and n-3 PUFA supplementation was also observed for fasting plasma glucose levels (rs508384, p = 0.0262). CONCLUSION: These results suggest that cardiometabolic risk factors are modulated by genetic variations in the SCD1 gene alone or in combination with n-3 PUFA supplementation.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».