Effects of paraoxonase activity and gene polymorphism on coronary vasomotion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Paraoxonase 1 [PON1] is recognized as a protective enzyme against LDL oxidation, and PON1 polymorphism has been described as a factor influencing coronary heart disease [CHD] free survival. As coronary vasoreactivity is a surrogate of future cardiovascular events, we aimed at assessing the respective effect of the PON1 genotype and activity on coronary vasoreactivity in a population of type 2 diabetic patients. METHODS: Nineteen patients with type 2 diabetes mellitus underwent 82Rb cardiac PET/CT to quantify myocardial blood flow [MBF] at rest, during cold pressor testing [CPT], and during adenosine-induced hyperaemia to compute myocardial flow reserve [MFR]. They were allocated according to Q192R and L55M polymorphisms into three groups (wild-type and LM/QR heterozygotes, MM homozygotes, and RR homozygotes) and underwent a measurement of plasmatic PON1 activity. Relations between rest-MBF, stress-MBF, MFR, and MBF response to CPT and PON1 genotypes and PON1 activity were assessed using Spearman's correlation and multivariate linear regression analysis. RESULTS: Although PON1 activity was significantly associated with PON1 polymorphism (p < 0.0001), there was no significant relation between the PON1 genotypes and the rest-MBF, stress-MBF, or MBF response to CPT (p ≥ 0.33). The PON1 activity significantly correlated with the HDL plasma level (ρ = 0.63, p = 0.005), age (ρ = -0.52, p = 0.027), and MFR (ρ = 0.48, p = 0.044). Moreover, on multivariate analysis, PON1 activity was independently associated with MFR (p = 0.037). CONCLUSION: Our study supports an independent association between PON1 activity and MFR. Whether PON1 contributes to promote coronary vasoreactivity through its antioxidant activity remains to be elucidated. This putative mechanism could be the basis of the increased risk of CHD in patients with low PON1 activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».