Genetic basis for prediction of non-responders to dietary plant sterol intervention (GenePredict-PS): a study protocol for a double-blind, placebo-controlled, randomized two-period crossover study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Functional food ingredients and natural health products have been demonstrated to reduce disease risk and thereby help to lower health care costs across populations at risk for chronic or degenerative diseases. However, typically a wide range of inter-individual variability exists in response across individuals to nutritional and natural health product bioactives, such as plant sterols (PS). This study aims to determine and utilize information on associations between genosets and the degree of responsiveness to dietary PS intervention, with a long-term objective of developing genetic tests to predict response to PS. Methods: This clinical trial is designed as a double blind, placebo controlled, randomized two-period crossover study. 64 eligible participants with the specific a priori -determined single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with responsiveness to PS will consume PS or a placebo treatment for two 4-week periods. The PS treatment consists of two daily single portions of margarine, each providing1 g PS during the PS period (2.0 g/day of PS in total). The placebo will be an identical margarine containing no added PS. LDL-C responsiveness to controlled administration of PS will be investigated as the primary outcome and the associations between inter-individual genoset variabilities and response to PS consumption will be determined. Discussion: This research will provide further insight into whether the associations between previously identified SNPs and the response of LDL-C to PS consumption can be used in a predictive manner. It will also provide insight into the complexities of undertaking a nutrigenetic trial with prospective recruitment based on genotype. Trial registration: The study was registered at ClinicalTrials.gov (Identifier: NCT02765516). Keywords: Plant sterols, Cholesterol, Genetic, SNPs, Prediction
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 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 | 0,026 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,007 |
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 ».