Associations of ADIPOQ and LEP Gene Variants with Energy Intake: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review aims to evaluate the association of adiponectin (ADIPOQ) and leptin (LEP) gene variants with energy intake. Cross-sectional, cohort, and case–control studies that reported an association of leptin and/or adiponectin gene variants with energy intake were included in this review. Human studies without any age restrictions were considered eligible. Detailed individual search strategies were developed for each of the following bibliographic databases: Cochrane, Latin American and Caribbean Center on Health Sciences Information (LILACS), PubMed/MEDLINE, Scopus, and Web of Science. Risk of bias assessment was adapted from the Downs and Black scale and was used to evaluate the methodology of the included studies. Seven studies with a pooled population of 2343 subjects were included. The LEP and ADIPOQ gene variants studied were LEP-rs2167270 (k = 1), LEP-rs7799039 (k = 5), ADIPOQ-rs2241766 (k = 2), ADIPOQ-rs17300539 (k = 1), and ADIPOQ marker D3S1262 (k = 1). Two of the seven studies reviewed demonstrated a positive association between the LEP-rs7799039 polymorphism and energy intake. Two other studies—one involving a marker of the ADIPOQ gene and one examining the ADIPOQ-rs17300539 polymorphism—also reported associations with energy intake. More research is needed to further elucidate the contributions of genetic variants to energy metabolism.
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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 | 0,007 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».