Does polymorphisms in <i>PPAR</i> and <i>APOE</i> genes modify associations between fatty acid desaturase (<i>FADS</i>), <i>n</i>-3 long-chain PUFA and cardiometabolic markers in 8–11-year-old Danish children?
Notice bibliographique
Résumé
n-3 Long-chain PUFA (LCPUFA) can improve cardiometabolic blood markers, but studies in children are limited. SNP in the FADS genes, which encode fatty acid desaturases, influence endogenous LCPUFA production. Moreover, SNP in genes that encode PPAR and apoE may modulate the effects of n-3 LCPUFA. We explored whether FADS polymorphisms were associated with blood cholesterol and TAG, insulin and glucose and whether polymorphisms in PPAR and APOE modified associations between FADS or n-3 LCPUFA status and the cardiometabolic blood markers. We measured fasting cholesterol and TAG, insulin, glucose and n-3 LCPUFA in 757 Danish 8-11-year-old children and genotyped SNP in FADS (rs1535 and rs174448), PPARG2 (rs1801282), PPARA (rs1800206) and APOE (rs7412+rs429358). Carriage of two FADS rs174448 major alleles was associated with lower TAG (P = 0·027) and higher HDL-cholesterol (P = 0·047). Blood n-3 LCPUFA was inversely associated with TAG and insulin in PPARG2 minor allele carriers and positively with LDL-cholesterol in major allele homozygotes (Pn-3 LCPUFA × rs180182 < 0·01). Associations between n-3 LCPUFA and cardiometabolic markers were not modified by APOE genotype (Pn-3 LCPUFA × APOE > 0·11), but interaction between FADS rs1535 and APOE showed that rs1535 major allele homozygotes who also carried APOE2 had higher HDL-cholesterol than all other genotype combinations (Prs1535 × APOE = 0·019, pairwise-P < 0·05). This indicates that FADS genotypes, which increase endogenous LCPUFA production, may beneficially affect children's cardiometabolic profile in a partly APOE-dependent manner. Also, the degree to which children benefit from higher n-3 LCPUFA intake may depend on their PPARG2 genotype.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».