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Enregistrement W3192928809 · doi:10.3389/fnut.2021.720048

Certain Associations Between Iron Biomarkers and Total and γ' Fibrinogen and Plasma Clot Properties Are Mediated by Fibrinogen Genotypes

2021· article· en· W3192928809 sur OpenAlexfundno aff
Petro Hannie Rautenbach, Cornelie Nienaber‐Rousseau, Zelda de Lange, Marlien Pieters

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Nutrition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood properties and coagulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorth-West UniversityAcademy of Medical SciencesMcMaster UniversityMedical Research CouncilSouth African Medical Research CouncilNewton FundHamilton Health Sciences
Mots-clésFibrinogenFerritinTransferrinTransferrin saturationFibrinInternal medicineChemistryEndocrinologySerum ironImmunologyMedicineAnemiaSerum ferritin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Evidence for the relationship between body iron and cardiovascular disease (CVD) is inconsistent and mechanisms involved remain poorly understood. Therefore, we first investigated whether there are linear or non-linear relationships between iron status and total and γ' fibrinogen as well as plasma fibrin clot properties and, second, determined whether there are interactions with iron biomarkers and fibrinogen and FXIII single nucleotide polymorphisms (SNPs) in relation to fibrinogen concentration and functionality. Methods: In this cross-sectional analysis of 2,010 apparently healthy Black South Africans we quantified total and γ' fibrinogen, serum iron, ferritin and transferrin using standardized methods and calculated transferrin saturation (TS). Clot architecture and lysis were explored with a global analytical turbidity assay. The SNPs were determined through an Illumina BeadXpress ® platform. Results: Total, but not %γ', fibrinogen negatively correlated with serum iron concentrations, although both decreased over iron tertiles. %γ' fibrinogen correlated negatively with transferrin and decreased over the transferrin tertiles. A weak negative association between total fibrinogen and TS was detected with fibrinogen decreasing over the TS tertiles and categories based on TS. Lag time correlated positively with transferrin and increased over transferrin tertiles, when adjusting for fibrinogen. Before adjusting for fibrinogen, lag time was shorter in those with adequate iron status based on TS than other iron subcategories. Clot lysis time (CLT) negatively correlated with ferritin and was longer in the first than in the third ferritin tertile. Among iron status categories based on ferritin, only CLT differed and was longer in those with adequate iron than with iron-overload. CLT negatively correlated with TS, albeit weakly, shortened over the TS tertiles and was shorter in those with adequate iron based on TS categories. Interactions were observed between FGB SNPs and some of the markers of iron status investigated, in relation to the clot properties with the most prominent associations detected in homozygous carriers of the variant alleles for whom increased iron status was more beneficial than for those harboring the wild-type alleles. Iron modulated the influence of the SNPs so that for the majority iron was beneficial in respect of clot properties, but even more so for a minority group harboring specific variant alleles. Conclusion: This is the first large-scale epidemiological study to relate fibrinogen concentration and functionality to markers of iron status and to take genetic factors into consideration. We have detected a relationship between iron biomarkers and fibrinogen as well as clot characteristics that are influenced by the genetic make-up of an individual.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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