Dairy Product Intake Modifies MicroRNA Expression among Individuals with Hyperinsulinemia: A Post-Intervention Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
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).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».