A Randomized Double-Blinded, Placebo-Controlled Trial Investigating the Effect of Fish Oil Supplementation on Gene Expression Related to Insulin Action, Blood Lipids, and Inflammation in Gestational Diabetes Mellitus-Fish Oil Supplementation and Gestational Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Gestational diabetes mellitus (GDM) is a common complication of pregnancy, and it is mostly associated with postpartum diabetes, insulin resistance, and dyslipidemia. Fish oil (omega-3) supplementation has been shown to reduce the risk of different chronic diseases such as cardiovascular disease, type 2 diabetes, and cancers, though the evidence of its impact on gestational diabetes is scarce. Our goal in this study was to determine the effect of fish oil administration on gene expression related to insulin action, blood lipids, and inflammation in women with GDM. Participants with GDM (n = 40), aged 18–40 years, were randomized to take either 1000 mg fish oil capsules, containing 180 mg eicosapentaenoic acid and 120 mg docosahexaenoic acid (n = 20), or placebo (n = 20) twice a day for 6 weeks. Gene expression related to insulin, lipids, and inflammation was quantified in peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) of GDM women using Reverse Transcription Polymerase Chain Reaction (RT-PCR) method. Results of RT-PCR indicated that omega-3 supplementation upregulated gene expression of peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PPAR-γ) (P = 0.04) in PBMCs of patients with GDM, compared with the placebo. In addition, gene expression of the low-density lipoprotein receptor (LDLR) (P < 0.001), interleukin-1 (IL-1) (P = 0.007), and tumor necrosis factor alpha (TNF-α) (P = 0.01) was downregulated in PBMCs of women with GDM, following omega-3 supplementation. No significant effect of omega-3 supplementation was indicated on gene expression of IL-8 in PBMCs of patients with GDM. Overall, fish oil supplementation for 6 weeks in women with GDM significantly improved gene expression of PPAR-γ, IL-1, and TNF-α, but not gene expression of IL-8.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».