Associations of <i>MTHFR</i> and <i>MTRR</i> Polymorphisms With Serum Lipid Levels in Chinese Hypertensive Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the effects of the methylenetetrahydrofolate reductase (MTHFR) and methionine synthase reductase (MTRR) gene polymorphisms and their interactions with environmental factors on serum lipid levels. METHODS: We investigated totally 340 patients with essential hypertension, from Dongzhi community, Anhui, China. High-throughput TaqMan allelic discrimination assay was used for the genotyping of MTHFR C677T (Ala222Val), MTHFR A1298C (Glu429Ala), MTRR A66G (Ile22Met), and MTRR His595Tyr. RESULTS: Compared with the MTRR 66AA genotype carriers, the GG genotype carriers had lower serum total cholesterol (TC) levels (adjusted β ± standard error [SE]: -0.5 ± 0.2 mmol/L; P = .003) and low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) levels (adjusted β ± SE: -0.4 ± 0.2 mmol/L; P = .005). Their false discovery rate (FDR)-adjusted P values were 0.056 and 0.056, respectively. We further found that there was a statistically significant interaction between 677TT genotype and sex in their associations with LDL levels (P interaction = .020), and significant interaction between 677TT genotype and smoking on LDL levels (P interaction = .036). A similar pattern of interaction was found between 66GG and drinking on levels of TC (P interaction = .034) and LDL (P interaction = .020). However, there were no significant interactions observed after FDR adjustment. CONCLUSION: Both MTHFR and MTRR gene polymorphisms could be important genetic determinants of serum lipid levels in Chinese patients with hypertension. These findings need to be replicated in a larger sample.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».