Interactions between Dietary Fat Intake and FASN Genetic Variation Influence LDL Peak Particle Diameter
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The small, dense LDL phenotype is associated with an increased cardiovascular disease risk. A genome-wide scan performed on the Quebec Family Study (QFS) revealed a quantitative trait locus for LDL peak particle diameter (LDL-PPD) on the 17q21 region. A positional candidate gene - the fatty acid synthase gene (FASN) - encodes a key enzyme in the biogenesis of membrane lipids. FASN may play a role in the regulation of feeding and may be a potential therapeutic target for obesity and insulin resistance. METHODS: Analyses were performed on 592 subjects of the QFS. Dietary fat was estimated by a 3-day food record. LDL-PPD was measured by gradient gel electrophoresis on polyacrylamide gradient gels. RESULTS: Five single nucleotide polymorphisms were genotyped in FASN gene. FASN rs4246444 was associated with LDL-PPD, but only when fat intake was taken into account (p = 0.001). High and low lipid consumers were defined using a cutoff of 35% of dietary fat intake. Carriers of the variant allele showed smaller LDL-PPD only when consuming a high amount of fat. This association remained significant after adjustments for age, sex, body mass index and plasma triglyceride levels. CONCLUSION: The results suggest that dietary fat intake may modify the effect of the FASN rs4246444 polymorphism on LDL-PPD.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».