Genetic variation in lipid desaturases and its impact on the development of human disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Perturbations in lipid metabolism characterize many of the chronic diseases currently plaguing our society, such as obesity, diabetes, and cardiovascular disease. Thus interventions that target plasma lipid levels remain a primary goal to manage these diseases. The determinants of plasma lipid levels are multi-factorial, consisting of both genetic and lifestyle components. Recent evidence indicates that fatty acid desaturases have an important role in defining plasma and tissue lipid profiles. This review will highlight the current state-of-knowledge regarding three desaturases (Scd-1, Fads1 and Fads2) and their potential roles in disease onset and development. Although research in rodent models has provided invaluable insight into the regulation and functions of these desaturases, the extent to which murine research can be translated to humans remains unclear. Evidence emerging from human-based research demonstrates that genetic variation in human desaturase genes affects enzyme activity and, consequently, disease risk factors. Moreover, this genetic variation may have a trans-generational effect via breastfeeding. Therefore inter-individual variation in desaturase function is attributed to both genetic and lifestyle components. As such, population-based research regarding the role of desaturases on disease risk is challenged by this complex gene-lifestyle paradigm. Unravelling the contribution of each component is paramount for understanding the inter-individual variation that exists in plasma lipid profiles, and will provide crucial information to develop personalized strategies to improve health management.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle