MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4214761302 · doi:10.1159/000523809

Dairy Product Intake Modifies MicroRNA Expression among Individuals with Hyperinsulinemia: A Post-Intervention Cross-Sectional Study

2022· article· en· W4214761302 sur OpenAlexafffundabout
Leila Khorraminezhad, Iwona Rudkowska

Notice bibliographique

RevueLifestyle Genomics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésmicroRNAGlycemicHyperinsulinemiaMicroarrayType 2 diabetesInternal medicineBiologyEndocrinologyMedicineGene expressionDiabetes mellitusInsulin resistanceGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: MicroRNA (miRNA) profiles have been shown to change after intake of dairy products. Dysregulation of miRNA is associated with the changes in the level of glycemic parameters. The objectives are: (1) to investigate miRNA expression after consumption of dairy products and (2) to study the association between miRNAs and glycemic profile among individuals with hyperinsulinemia. METHODS: In crossover design, 24 participants were randomized into 2 phases: high dairy (HD) (≥4 servings/day according to the Canadian food guide [2007]) and adequate dairy (AD) (≤2 servings/day) over 6 weeks. First, miRNAs were extracted from a pooled plasma sample of 10 subjects after HD and AD intervention which analyzed in duplicate by array hybridization (Affymetrix Gene Chip miRNA Array v. 4.0). Second, 6 miRNAs related to type 2 diabetes (T2D) were validated by quantitative reverse transcription polymerase chain reaction (qRT-PCR) from plasma of 24 participants. RESULTS: Microarray analysis indicated that 297 miRNAs expressed differentially (FC ≥ ±1.2; p value <0.05) in a pooled plasma sample of 10 subjects. Among pooled miRNAs, the level of selected miRNAs, including miR-652-3p, miR-106b-5p, miR-93-5p, and miR-107 were downregulated; conversely, miR-223-3p and miR-122-5p were upregulated. After qRT-PCR validation, only the expression level of miR-106-5p tended to be increased after HD compared to AD (p = 0.06). After AD intervention, the level of fasting plasma glucose (FPG) and insulin and homeostatic model assessment of insulin resistance were negatively correlated with miR-122-5p. Similarly, negative correlation was found between miR-106-5p and FPG. CONCLUSION: The miRNAs profile was modified after HD compared to AD, and this may have role in modifying the risk of T2D (registration No. NCT02961179).

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 enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil0,906

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLifestyle GenomicsMême sujetMicroRNA in disease regulationTravaux en français237 207