Is Habitual Dietary Intake of Fats Associated with Apelin Gene Expression in Visceral and Subcutaneous Adipose Tissues and Its Serum Levels in Obese Adults?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Apelin could be one of the last protective defenses before developing obesity-related disorders, including insulin resistance, type 2 diabetes, and hypertension, which can be modified by dietary intake. The present study investigated the association of habitual intake of total fatty acids (TFAs), saturated-, monounsaturated-, polyunsaturated FAs, n-3, and n-6 FAs with Apelin expression in visceral adipose tissue (VAT) and subcutaneous adipose tissue (SAT). METHODS: We obtained VAT and SAT from 168 participants (64 nonobese and 104 obese) who had undergone open abdominal surgery. Dietary intake information was gathered with a valid and reliable food frequency questionnaire. The mRNA expression of the Apelin gene was analyzed by real-time PCR. RESULTS: Apelin serum levels were increased in the obese subjects compared to the nonobese group (p = 0.016). The SAT and VAT Apelin mRNA levels were significantly elevated in the obese participants compared to the nonobese ones (p < 0.05). Based on BMI status, only obese subjects indicated a positive association between SAT and VAT Apelin expression and TFA intake (p < 0.001). However, this association was observed between SAT and VAT Apelin gene expression and polyunsaturated fatty acid (PUFA) and n-3 FA intakes in both obese and nonobese groups (p < 0.05). CONCLUSION: High Apelin gene expression was associated with TFA intake in obese subjects in both fat tissues. However, habitual intake of PUFA and n-3 FA was associated with Apelin gene expression in obese and nonobese individuals. Our results indicate a determinative role of the quality and quantity of FA intake on adipose tissue.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».