Evaluating Changes in Omega-3 Fatty Acid Intake after Receiving Personal FADS1 Genetic Information: A Randomized Nutrigenetic Intervention
Notice bibliographique
Résumé
Nutrigenetics research is anticipated to lay the foundation for personalized dietary recommendations; however, it remains unclear if providing individuals with their personal genetic information changes dietary behaviors. Our objective was to evaluate if providing information for a common variant in the fatty acid desaturase 1 (FADS1) gene changed omega-3 fatty acid (FA) intake and blood levels in young female adults (18–25 years). Participants were randomized into Genetic (intervention) and Non-Genetic (control) groups, with measurements taken at Baseline and Final (12 weeks). Dietary intake of eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA) was assessed using an omega-3 food frequency questionnaire. Red blood cell (RBC) FA content was quantified by gas chromatography. Implications of participation in a nutrigenetics study and awareness of omega-3 FAs were assessed with online questionnaires. Upon completion of the study, EPA and DHA intake increased significantly (p = 1.0 × 10−4) in all participants. This change was reflected by small increases in RBC %EPA. Participants in the Genetic group showed increased awareness of omega-3 terminology by the end of the study, reported that the dietary recommendations were more useful, and rated cost as a barrier to omega-3 consumption less often than those in the Non-Genetic group. Providing participants FADS1 genetic information did not appear to influence omega-3 intake during the 12 weeks, but did change perceptions and behaviors related to omega-3 FAs in this timeframe.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».