Dairy Consumption, <i>LCT‐13910C>T</i> Genotype and the Plasma Proteome
Notice bibliographique
Résumé
Background The LCT ‐13910C>T genotype, associated with lactose intolerance (LI), has been associated with differences in the microbiome, in particular, differences in Bifidobacterium. This may be due to the involvement of the colonic microbiota in the metabolism of lactose in those with LI. Metabolites of the gut microbiota have been linked to the risk of various health conditions. The objective of this study was to examine the association between dairy consumption and a panel of 54 high abundance plasma proteins by LCT‐ 13910C>T genotypes in a population of young adults. Methods Fasting blood samples were drawn from non‐smoking Caucasians aged 20–29 years (n=508) from the Toronto Nutrigenomics and Health Study, for genotyping of the ‐13910C>T variant in the LCT gene and to measure 54‐plasma proteins by mass spectrometry. Dairy intake was assessed using a one‐month 196‐items food frequency questionnaire. Multiple regressions models were used to determine the association between dairy consumption and 54‐plasma proteome in the CC, CT, and TT genotype of the LCT ‐13910 variant. Results In the CC genotype, associated with lactose intolerance, positive associations were observed between total dairy intake and ten positive acute phase proteins, as well as three negative acute phase proteins ( p < 0.05) . In the CT genotype, associated with mild LI, positive associations were observed between total dairy intake and two negative acute phase proteins, and one protein of lipolysis cascade ( p < 0.05) . No association was observed between total dairy intake and plasma proteins in the TT genotype, which does not have LI. Conclusion The association between dairy consumption and disease risk might be influenced by genotypes of LCT gene. This may be due, in part, to the differences in the colonic bacterial response to lactose metabolism between LCT genotypes. Support or Funding Information King Abdulaziz University
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».