Sex differences in IL-3, IL-4, and IL-7 correlation with cholesterol and triglyceride levels in African Americans with high HbA1c
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Nearly 30 million Americans have diabetes; majority are diagnosed with type 2 diabetes (T2D). Low grade inflammation is associated with T2D which influences a network of serum cytokines. IL-3, IL-4, and IL-7 play coordinated pathogenic roles in many inflammatory diseases including T2D and non-fatty liver disease. It has been previously reported high circulating glucose influences serum cytokine levels and cholesterol metabolism. However, further studies are needed to delineate the relationship between cytokine serum levels, cholesterol, and triglycerides metabolism. Methods A total of 232 serum samples were collected from African Americans: 161 women and 71 men. This group consists of 95 normal HbA1c and 106 high HbA1c participants. Most participants had a BMI > 30 (n=171). Cytokines were measured using multiplexing assays from Luminex X-MAP® technology. Results In the presence of high HbA1c, there is a trend increase in serum levels of IL-4 in both men and women. In women participants, IL-3 (R=−0.41, P=0.02) is inversely correlated to BMI, but not in men. IL-3 is positively correlated to VLDL cholesterol in women with normal HbA1c. HDL is positively correlated with IL-3 (R=0.20, P=0.04). VLDL is positively correlated with IL-4 (R=0.79, P=0.007), in men with normal HbA1c. Triglycerides were positively correlated to IL-4 (R=0.80, P=0.006) and IL-3 (R=0.56, P=0.05) in men with normal HbA1c. Conclusion The involvement of IL-3, IL-4, IL-7 are linked to cholesterol metabolism but are possibly regulated differently between sexes. The evidence of these correlations provides a basis of understanding that could be utilized to provide intervention to reduce the complications of T2D. Supported by NIH NIMHD U54MD012392
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».