Relationship of human paraoxonase-1 serum activity and genotype with atherosclerosis in individuals from the Deep South
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Paraoxonase-1 (PON1) is synthesized in the liver and is bound to high-density lipoprotein particles in blood. PON1 protects against the development of atherosclerosis by metabolizing proatherogenic-oxidized lipids. The Southeastern USA (excluding Florida) has the country's highest age-adjusted mortality rate of cardiovascular disease. This study determines the association of PON1 status with atherosclerosis in individuals from the Southeastern USA. METHODS: Eighty African Americans (40 men, 40 women) and 120 Caucasians (60 men, 60 women) were enrolled from a cardiology practice in Northeastern Mississippi. Serum PON1 activities were determined using diazoxon, paraoxon, and phenyl acetate (PhAc) as substrates. The PON1(192) genotype of each individual was also determined. A multivariable logistic regression model was developed to identify the associations of clinical characteristics, serum PON1 activity, and PON1(192) genotype of the study population with atherosclerosis. RESULTS: A core model consisting of age, sex, history of smoking, hypertension, and low-density lipoprotein-cholesterol group was constructed. The maximum-rescaled generalized r(2) value for the core model was 0.35. Addition of PON1 activity assessed by PhAc hydrolysis was the only measure of PON1 enzymatic activity to add significant information to the core model (P=0.0317) with the maximum-rescaled generalized r(2) value increasing to 0.37. Increasing PON1 activity was associated with decreased odds of atherosclerosis. The PON1(192) genotype was not significantly associated with atherosclerosis. CONCLUSION: Increasing PON1 activity assessed by the hydrolysis of PhAc is associated with decreased odds of atherosclerosis in a group of African American and Caucasian Southerners.
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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 | 0,000 |
| 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 ».