Racial difference in Acylation Stimulating Protein (ASP) correlates to triglyceride in non-obese and obese African American and Caucasian women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acylation Stimulating Protein (ASP) has been shown to influence adipose tissue triglyceride (TG) storage. The aim was to examine ethnic differences in ASP and leptin levels in relation to lipid profiles and postprandial changes amongst African American (AA) and Caucasian American (CA) women matched for BMI. METHODS: 129 women were recruited in total (age 21 - 73 y): 24 non-obese (BMI < 30 kg/m²) CA, 27 obese (BMI ≥ 30 kg/m²) CA, 13 obese diabetic CA, 25 non-obese AA, 25 obese AA, and 15 obese diabetic AA. Cholesterol, HDL-C, LDL-C, apoB, glucose and insulin were measured at baseline. TG, non-esterified fatty acids, leptin, and ASP were measured at baseline and postprandially following a fat meal. RESULTS: ASP, leptin, insulin and TG were significantly increased in obese subjects within each race. However, AA women had significantly lower ASP and TG than CA women at all BMI. Obese and diabetic AA women had significantly lower apoB levels than CA women when compared to their respective counterparts. For AA women, fasting ASP was positively correlated with BMI, cholesterol, apoB, LDL-C and glucose. For CA women, fasting ASP was positively correlated with BMI, leptin, glucose and insulin. However, for any given BMI, ASP was significantly reduced in AA vs CA (p = 0.0004). Similarly, for any given leptin level or TG levels, ASP was significantly lower in AA women (p = 0.041 and p = 0.003, respectively). CONCLUSION: CA women have higher baseline TG levels and an earlier TG peak that is accompanied with higher ASP levels suggesting increased ASP resistance, while AA women have lower baseline TG levels and a later TG peak at lower ASP levels suggesting increased ASP sensitivity. This may explain why AA women may have fewer metabolic complications, such as diabetes and CVD, when compared to their Caucasian counterparts at the same level of obesity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».