Genetic polymorphisms in AHR and CYP1A2 are associated with habitual caffeine consumption and are modified by age and smoking
Notice bibliographique
Résumé
Recent genome‐wide association studies (GWAS) from populations of European decent have identified polymorphisms in AHR and CYP1A2 that are associated with caffeine/coffee intake. We examined whether these polymorphisms in AHR (rs6968865 and rs4410790) and CYP1A2 (rs2472297 and rs2470893) were associated with caffeine consumption in a Costa Rican population. Subjects (n=4,612) were participants from a case‐control study of gene‐diet interactions and myocardial infarction. Those with hypertension (n=1,692), or missing information on genotype (n=389), caffeine intake (n=4) or smoking status (n=4) were excluded. Sequenom MassARRAY was used for genotyping, and caffeine intake was assessed by a validated food frequency questionnaire. Compared to those consuming <100 mg/d of caffeine, subjects consuming >400 mg/d were more likely to be carriers of the T, C or T allele for rs6968865, rs4410790 and rs2472297, respectively. The corresponding odds ratios (OR [95% CI]) were 1.41 (1.03–1.93), 1.41 (1.04–1.92) and 1.55 (1.01–2.36). The multivariate‐adjusted ORs (95% CI) for rs6968865 were 1.44 (1.03–2.00) for all subjects, 1.75 (1.16–2.65) for non‐smokers and 1.15 (0.58–2.30) for smokers, and 2.42 (1.45–4.04) for >57 yrs and 1.00 (0.65–1.56) for ≤57 yrs. Our findings confirm previous results from GWAS linking polymorphisms in AHR and CYP1A2 with caffeine consumption, but only in non‐smokers and older adults. Grant Funding Source : Canadian Institutes of Health Research (CIHR)
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».