Genetic determinants of the plasma triglyceride response to an n-3 fatty acid supplementation in overweight adults
Notice bibliographique
Résumé
Diet is a major environmental aspect that could be addressed in prevention program of cardiometabolic diseases. This is the central argument to adopt population-based nutritional guidelines. However, such policies assume that all individuals respond similarly to dietary modifications and do not consider the dramatic inter-individual differences in response to such interventions. There is strong evidence that such variability is, at least partly, determined by genetic factors through interaction between genes and diet. We explored gene-diet interaction effects on cardiometabolic risk factors. In a 6-week supplementation with EPA-DHA, we observed a large inter-individual variability in the plasma triglyceride (TG) response with 28.8% of the subjects being negative responders (i.e. having no reduction or an increase in plasma TG levels after the supplementation). To identify genetic variations underlying this variability, we performed a GWAS of the plasma TG response to an n-3 fatty acid (FA) supplementation. Thirteen loci had allele frequency differences between positive-responders (those with a decrease in plasma TG levels) and negative-responders. A genetic risk score (GRS) computed by summing the risk alleles explained 21.5% of the variation in the plasma TG response to the (p = 0.0002). We further increased the density of markers in GWAS signals and refined the GRS using 505 markers. The new GRS remarkably explained a very significant proportion of the variance of the plasma TG responsiveness. These results will likely serve to develop personalized nutrition applications.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».