Single Nucleotide Polymorphisms in FADS2, CETP and LPL and the Associations with Blood Lipids and Fatty Acids Differ in a Sex‐Specific Manner
Notice bibliographique
Résumé
Objective Blood lipid and fatty acid profiles are strongly influenced by diet and genes. The current investigation examined if common single nucleotide polymorphisms (SNPs) in genes linked to fatty acid metabolism are associated with blood lipids and fatty acids in a sex‐specific manner. Methods Fasted serum samples were used to analyze blood lipids and red blood cells (RBCs) were used to measure fatty acid profiles in 94 adults (19–30 yrs). A panel of 23 SNPs in 17 genes linked to fatty acid metabolism were examined by linear regression for genotype‐sex interactions. Results HDL‐c levels were higher in women than men, while the total cholesterol/HDL‐c ratio showed the opposite relationship (p<0.01). Numerous sex‐specific differences in RBC fatty acids, as well as various desaturase/elongase activity estimates, were also observed (p<0.01). The following SNPs showed statistically significant genotype‐sex interactions: 1) rs328 in LPL with HDL‐c levels (p interaction =0.0478), 2) rs1800775 in CETP with the total cholesterol/HDL‐c ratio (p interaction =0.0329), and 3) rs174575 in FADS2 with estimated desaturase activity (p interaction =0.048). Further, rs174537 in FADS1 and rs3211956 in CD36 were significantly associated with RBC arachidonic acid and docosahexaenoic acid levels, respectively, but not in a sex‐specific manner. Conclusion Our findings suggest that studying genetic variants may help elucidate sex‐specific risks in cardiometabolic complications. Consequently, this information can be used to guide the development of sex‐specific dietary recommendations to prevent and/or mitigate cardiometabolic risk. Support or Funding Information Supported by OMAFRA.
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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) | 0,002 | 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 ».