Cardiometabolic Profiles and Gene Expression Following Fish Oil Supplementation: Is There a Role for FADS Genotypes?
Notice bibliographique
Résumé
Consumption of omega‐3 fatty acids (FAs) modifies cardiometabolic risk factors in hyperlipidemic and diabetic individuals; however, their effects in young healthy adults are unclear. We examined the impact of fish oil supplements on blood cardiometabolic markers, FA composition, eicosanoid profiles and gene expression. We then examined whether these endpoints varied with an individual's fatty acid desaturase (FADS) genotype. Young male adults (18 – 25 yrs) consumed daily fish oil supplements (up to 3g omega‐3 FAs) for 12 weeks. Significant reductions in blood triglycerides were seen by week 12. Paradoxically, two omega‐6 derived eicosanoids (PGF2α and TXB2) were increased with supplementation. Whole blood gene expression revealed no differences in key genes regulating eicosanoid production, i.e., ALOX5, ALOX12, ALOX15, COX‐2 and iPLA2. FA analysis showed increases in eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA) content in serum and red blood cells (RBCs), and decreases in arachidonic acid (AA). Compared to major allele carriers, individuals with FADS minor allele variants experienced greater increases in EPA levels in serum and RBCs during supplementation. There were no genotype differences for DHA or AA levels. Collectively, our results showed that fish oil supplements alter the eicosanoid profile independent of changes in gene expression. Additionally, we demonstrated that changes in FA levels after supplementation are influenced by an individual's FADS genotype. Further investigations regarding the relationship between fish oil supplements, eicosanoid profiles, and FADS genotype are warranted. Grant Funding Source: Supported by NSERC
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».