Omega-3 fatty acids, polymorphisms and lipid related cardiovascular disease risk factors in the Inuit population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tissue concentrations of fatty acids (FAs) and genetic variations are well-known factors which affect the cardiovascular disease (CVD) risk. The objective was to examine whether the genetic variability of 20 candidate genes and red blood cells (RBCs) percentage of total n-3 polyunsaturated fatty acids (PUFA), a biomarker of dietary n-3 PUFA intake, modulate lipid related CVD risk factors in the Inuit population. METHODS: Data from the Qanuippitaa Nunavik Health Survey (n = 553) were analysed via multivariate regression models with 40 known polymorphisms, RBCs percentage of n-3 PUFA, and the interaction term to take into account the effect on plasma lipid and apolipoporotein levels. RESULTS: Individuals being heterozygotes for CETP C-4502T (rs183130) or G-971A (rs4783961) together with higher n-3 PUFA had lower triacylglycerol (TG) concentrations compared to homozygotes for the minor allele. Further, effects of a stronger beneficial association between n-3 PUFA in RBCs and plasma lipid parameters- including lower total cholesterol (TC), lower low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) or higher high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) concentrations- were associated with AGT M235T (rs699) TT genotype, CETP G-971A (rs4783961) AG genotype, T allele carriers of CETP C-4502T (rs183130), and T allele carriers of CETP Ile405Val (rs5882). In contrast, higher n-3 PUFA in RBCs were associated with adverse lipid profiles- including increased LDL-C, increased apolipoprotein B100 or decreased HDL-C concentrations- in G allele carriers of the APOA5 -3 A/G (rs651821), C allele carriers of APOA5 T-1131C (rs662799), G carriers of APOC3 SstI (rs5128) and G carriers of APOA4 Asn147Ser (rs5104). CONCLUSION: Overall, these results suggest that percentage of total n-3 PUFA of RBCs are associated with lipids related CVD risk factors conferred by genetic variations in the Inuit population.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».