Expression and Sequence Variants of Inflammatory Genes; Effects on Plasma Inflammation Biomarkers Following a 6-Week Supplementation with Fish Oil
Notice bibliographique
Résumé
(1) BACKGROUND: A growing body of literature suggest that polymorphisms (SNPs) from inflammation-related genes could possibly play a role in cytokine production and then interact with dietary n-3 fatty acids (FAs) to modulate inflammation. The aim of the present study was to test whether gene expression of selected inflammatory genes was altered following an n-3 PUFA supplementation and to test for gene-diet interactions modulating plasma inflammatory biomarker levels. (2) METHODS: 191 subjects completed a 6-week n-3 FA supplementation with 5 g/day of fish oil. Gene expression of TNF-α and IL6 was assessed in peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) using the TaqMan technology. Genotyping of 20 SNPs from the TNF-LTA gene cluster, IL1β, IL6 and CRP genes was performed. (3) RESULTS: There was no significant reduction of plasma IL-6, TNF-α and C-reactive protein (CRP) levels after the 6-week fish oil supplementation. TNF-α and IL6 were slightly overexpressed in PBMCs after the supplementation (fold changes of 1.05 ± 0.38 and 1.18 ± 0.49, respectively (n = 191)), but relative quantification (RQ) within the -0.5 to 2.0 fold are considered as nonbiologically significant. In a MIXED model for repeated measures adjusted for the effects of age, sex and BMI, gene by supplementation interaction effects were observed for rs1143627, rs16944, rs1800797, and rs2069840 on IL6 levels, for rs2229094 on TNF-α levels and for rs1800629 on CRP levels (p < 0.05 for all). (4) CONCLUSIONS: This study shows that a 6-week n-3 FA supplementation with 5 g/day of fish oil did not alter gene expression levels of TNF-α and IL6 in PBMCs and did not have an impact on inflammatory biomarker levels. However, gene-diet interactions were observed between SNPs within inflammation-related genes modulating plasma inflammatory biomarker levels.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».