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Enregistrement W4233942907 · doi:10.1542/9781581108194-part01-ch01

Nutrient-Gene Interactions

2013· book-chapter· en· W4233942907 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueAmerican Academy of Pediatrics eBooks · 2013
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteAgriculture and Agri-Food CanadaAgricultural Research ServiceAlberta Canola Producers CommissionNational Institutes of HealthCenters for Disease Control and PreventionMinistry of Education, Science and TechnologyNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesInstituto de Salud Carlos IIIUniversity of North Carolina at GreensboroCentro de Investigación Biomédica en Red-Fisiopatología de la Obesidad y NutriciónNational Research FoundationCanola Council of CanadaSaskatchewan Canola Development CommissionNational Research Foundation of KoreaU.S. Department of Agriculture
Mots-clésNutrientBiologyComputational biologyEnvironmental scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective:The aim of this study was to investigate whether 4 functional single nucleotide polymorphisms (SNPs) in glutathione peroxidases (GPX1 and GPX4) and selenoprotein P (SEPP) modify the effect of intervention with selenium-rich foods on concentrations of blood selenium and selenoprotein expression (erythrocyte GPX activity and plasma SEPP concentration).Methods: In a parallel dietary intervention study 83 healthy men and women aged 50-74 y were randomly assigned to either a control or an intervention group.Participants in the intervention group were provided with 5 portions of 200 g raw fish and shellfish once a week for 26 wk, corresponding to ∼50.3 μg Se/d.The participants in the control group received no intervention and were advised to maintain their habitual diets.Selected functional polymorphisms were GPX1/rs1050450, GPX4/rs713041, SEPP1/rs3877899, and SEPP1/rs7579.Genotypes were determined through the use of reverse transcriptase-polymerase chain reaction and allelic discrimination on ABI 7900HT instruments.Samples were run in duplicates with known positive controls and 3 negative controls.Duplicates yielded 100% identical genotypes.Whole-blood selenium analyses were conducted by inductively coupled plasma mass spectrometry with an ELAN 6100 DRC, and plasma SEPP concentration was determined from its selective retention by heparin-affinity HPLC and online detection by inductively coupled plasma dynamic reaction cell mass spectrometry of selenium.GPX activity was spectrophotometrically assayed in erythrocyte lysates on a Pentra 400 with t-butylhydroperoxide as substrate and related to the amount of hemoglobin in the lysates.Results: The intervention diet resulted in higher concentrations of both SEPP (P = 0.018) and blood selenium (P = 0.088) in wild-type allele carriers of the SEPP1/rs3877899 polymorphism compared with variant allele carriers.None of the other polymorphisms modified the biomarker responses following the intervention.Carriers of the variant GPX1 allele had significantly lower erythrocyte GPX enzyme activity compared with wild-type carriers independent of intervention.Conclusions: Our study shows that variation in the SEPP1 gene modifies biomarkers of selenium status after intake of selenium-rich foods.This opens the way for a more personalized approach to micronutrient requirements.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
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