Interactions of genetic and macronutrient intake with abdominal obesity among middle-aged vegetarians in Malaysia.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Evidence for gene-diet interactions is lacking among individuals with specific dietary practices including vegetarians. This study aimed to determine the interactions of rs174547 in the fatty acid desaturase 1 (FADS1) gene with macronutrient such as carbohydrate (particularly fibre), protein and fat intakes on abdominal obesity among middle-aged Malaysian vegetarians of Chinese and Indian ethnicity. METHODS AND STUDY DESIGN: The present cross-sectional study was conducted among 163 vegetarians in Kuala Lumpur and Selangor, Malaysia. Dietary intakes of vegetarians were assessed by using a food frequency questionnaire. Waist circumference of vegetarians was measured by using a Lufkin tape W606PM. Genotypes of the rs174547 of vegetarians were determined by using Agena® MassARRAY. A multiple logistic regression model was used to determine the interactions of the rs174547 with macronutrient on abdominal obesity. RESULTS: About 1 in 2 vegetarians (51.5%) had abdominal obesity. Individuals with CT and TT genotype at T3 intake of carbohydrates, protein, fat and fibre as well as individuals with TT genotype at T2 intake of carbohydrates and protein had higher odds of abdominal obesity (pinteration <0.05). The gene-diet interaction remained significant for fibre intake (OR: 4.71, 95% CI: 1.25-17.74, pinteraction=0.022) among vegetarians with TT genotype at T2 intake of fibre after adjusting for age and sex and considering the effects of ethnicity and food groups. CONCLUSIONS: The rs174547 significantly interacted with fibre intake on abdominal obesity. A specific dietary fibre recommendation based on genetics is needed among Chinese and Indian middle-aged vegetarians.
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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 | 0,000 |
| 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 ».