Genetic Polymorphisms of TNF‐α Modify the Effect of Dietary Polyunsaturated Fatty Acids on Fasting Plasma Levels of HDL‐C and ApoA in Individuals with Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Dietary fatty acids are known to alter the levels of plasma lipids, which play an important role in the development of cardiovascular disease (CVD). Tumor necrosis factor (TNF)‐α is a proinflammatory cytokine that has been associated with an altered lipid profile and increased risk of CVD. Heterogeneity in plasma lipid levels in response to dietary fatty acids might be due to genetic differences, however, the role of TNF‐α genotypes is not known. Subjects (n=123) recruited were type 2 diabetic men (n=56) and women (n=67) aged 36–75 years. Blood samples were collected to determine fasting plasma lipid levels and genotyping was performed by PCR‐RFLP for the TNF‐α‐238G>A and ‐308G>A polymorphisms. When comparing the highest to the lowest tertile of polyunsaturated fatty acid (PUFA) intake (% energy), high‐density lipoprotein cholesterol (HDL‐C) (mmol/L) was higher among carriers of the −238A allele (1.22±0.12 vs 0.99±0.08), but lower among those with the GG genotype (1.13±0.05 vs 1.26±0.05) (p=0.03 for interaction). Among carriers of the −308A allele, subjects in the highest tertile of PUFA intake had lower HDL‐C compared to those in the lowest tertile (0.99±0.06 vs 1.31±0.08). However, for those with the −308GG genotype, HDL‐C was greater in the upper compared to the lower tertile of PUFA intake (1.20±0.05 vs 1.09±0.04) (p =0.01 for interaction). Adjusting for age, sex, BMI and total energy intake did not alter these results. Similar effects were observed for plasma ApoA, but there was no association with other plasma lipids. In summary, TNF‐α genotypes modify the effect of dietary PUFA on HDL‐C and ApoA concentrations in individuals with type 2 diabetes. Supported by CIHR (MCT‐44205).
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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 | 0,001 |
| 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 ».