Prevention of Potential Adverse Metabolic Effects of a Supplementation with Omega-3 Fatty Acids Using a Genetic Score Approach
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The consumption of long-chain omega-3 polyunsaturated fatty acids (n-3 PUFA) has been reported to have beneficial health effects, notably, by reducing plasma triglyceride levels. Nonetheless, a concomitant decrease in insulin sensitivity has also been observed, but is highly variable among subjects. Herein, we aimed to determine the importance of the genetic background in the interindividual variability of the insulin sensitivity response following an n-3 PUFA supplementation. METHODS: A total of 210 participants completed a 6-week n-3 PUFA supplementation with 5 g/day of fish oil (providing 1.9-2.2 g of eicosapentaenoic acid + 1.1 g of docosahexaenoic acid). Insulin resistance was estimated by the homeostatic model assessment (HOMA-IR), and participants were further classified as high-risk or low-risk depending on their HOMA-IR change following the n-3 PUFA supplementation, as compared to pre-supplementation values. Genome-wide genotyping data were obtained for 138 participants using HumanOmni-5-Quad BeadChips containing 4,301,331 single nucleotide polymorphisms. A genome-wide association analysis (GWAS) was carried out between high-risk and low-risk participants. The population study was split into training (60%) and testing (40%) datasets to assess the predictive accuracy of a genetic risk score (GRS) constructed by summing the number of risk alleles. RESULTS: Following the n-3 PUFA supplementation, 32 participants had increased HOMA-IR as compared to initial values and were classified as high risk (23.2%), whereas remaining subjects were classified as low risk (n = 106, 76.8%). A total of 8 loci had frequency differences between high-risk and low-risk participants at a suggestive GWAS association threshold (p value <1 × 10-5). After applying 10-fold cross validation, the GRS showed a significant association with the risk of increased HOMA-IR in the testing dataset (OR = 3.16 [95% CI, 1.85-7.14]), with a predictive accuracy of 0.85, and explained 40% of variation in HOMA-IR change. CONCLUSIONS: These results suggest that the genetic background has a relevant role in the interindividual variability observed in the insulin sensitivity response following an n-3 PUFA supplementation. Subjects being at risk of insulin sensitivity lowering following an n-3 PUFA supplementation may be identified using genetic-based precision nutrition approaches.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».