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Enregistrement W2187582659 · doi:10.19070/2326-3350-si02001

Changes in Plasma Phospholipid Fatty Acid Patterns and their Impact on Plasma Triglyceride Levels Following Fish Oil Supplementation

2015· article· en· W2187582659 sur OpenAlexafffund
Hubert Cormier, Iwona Rudkowska, Simone Lemieux, Patrick Couture, Pierre Julien, Vohl Mc

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Food Science Nutrition and Dietetics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTriglyceridePhospholipidFish oilAnalysis of varianceFatty acidInternal medicineEndocrinologySingle-nucleotide polymorphismChemistryBiologyCholesterolBiochemistryFish <Actinopterygii>GeneGenotypeMedicineMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Any modifications in dietary fat intake affect the composition of cell membranes.Thus, principal component analysis (PCA) may be useful to show which variables are correlated with one another, possibly measuring the same construct.PCA allows reducing the number of observed variables, in the present study plasma phospholipid (PPL) FAs, into a smaller number of components that will account for most of the variance in comparison to one meas- AbstractThe objective of the present study was to test for associations between changes in fatty acids (FAs) and changes in plasma triglyceride (TG) levels after an n-3 FA supplementation and to test whether SNPs from the FADS gene cluster were associated with plasma FA levels or with specific FA patterns.A total of 210 subjects completed a 2-wk run-in period followed by 6-wk supplementation with 5g/d of fish oil.FA profiles of plasma phospholipids (PPLs) were obtained and 19 SNPs from the FADS gene cluster were genotyped.Principal component analysis was conducted and scores were calculated.There was an increase in EPA, DPA and DHA levels in PPLs as well as a decrease in ALA and all n-6 FA levels after the supplementation.Factor analysis suggested 4 post-n-3 FA supplementation patterns.Changes in AA, ALA, DGLA, as well as changes in total n-3 and omega-6 FAs in absolute quantities of FAs were all associated with a change in TG levels whereas the correlation remained significant only for AA and DGLA when FAs were expressed as percentage of total FAs.Several SNPs from the FADS gene cluster were associated with post-supplementation FA levels.These results suggest that FAs alone or regrouped in factors could play a role in modulating plasma TG levels after fish oil supplementation.SNPs from the FADS gene cluster interact with both FAs and/or factors to modulate TG levels.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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