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Record W2913135478

Nutrigénomique appliquée aux gènes candidats modulant les profils lipidique, glycémique et inflammatoire suite à une supplémentation en acides gras polyinsaturés oméga-3

2019· article· fr· W2913135478 on OpenAlexfundaboutno aff
Hubert Cormier

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicNutrition, Genetics, and Disease
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
KeywordsChemistry
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La littérature suggère qu’une supplémentation en acides gras polyinsaturés (AGPI) oméga-3 (n-3) pourrait s’avérer bénéfique pour réduire les facteurs de risque métabolique liés aux maladies cardiovasculaires (MCV). Or, les effets rapportés par la supplémentation en AGPI n-3, notamment la diminution des concentrations de triglycérides (TG), peuvent varier d’un individu à l’autre, notamment en raison de variations génétiques. Il existe une grande variabilité interindividuelle dans la population, ce qui se répercute par des réponses différentes aux traitements nutritionnels. Dans le cadre de ce projet de doctorat, 210 participants ont été recrutés afin d’étudier la variabilité interindividuelle observée dans la réponse à une supplémentation en huile de poisson (5 grammes/jour) d’une durée de 6 semaines. Il a été démontré que 28,8% de l’échantillon ne répondait pas de la façon attendue à une supplémentation en AGPI n-3 où une augmentation des niveaux plasmatiques de TG était observée. Des polymorphismes nucléotidiques simples (SNPs) présents sur des gènes reliés à la voie de synthèse des AGPI n-3 et oméga-6 (n-6) (FADS1-2-3 et ELOVL2-5) affectent seuls, ou en interaction avec la diète, la réponse des TG plasmatiques suite à la supplémentation en huile de poisson. Ces mêmes SNPs modulent les niveaux d’acides gras (AG) dans les phospholipides (PPLs) du plasma ainsi que l’insulinémie à jeun et l’indice HOMA de sensibilité à l’insuline (HOMA-IS). Outre l’effet sur les TG plasmatiques, il a été observé que la supplémentation en AGPI n-3 exerce un effet modeste sur l’expression des principaux gènes inflammatoires et abaisse les niveaux plasmatiques des principaux biomarqueurs de l’inflammation (CRP, TNFA et IL-6) sous l’influence de SNPs des gènes inflammatoires (CRP, TNF-LTA, IL-1B et IL-6). Cette thèse comprend aussi un volet d’application des connaissances où la perception de la nutrigénomique, le niveau d’intérêt envers cette science, la compréhension des principales limitations des tests de nutrigénétique, ainsi que l’acquisition de compétences ont été évalués par les diététistes membres de l’Ordre professionnel des diététistes du Québec (OPDQ). Globalement, ces résultats démontrent la présence d’une grande variabilité interindividuelle observée dans les niveaux plasmatiques de TG et que des SNPs présents sur des gènes impliqués dans le métabolisme des lipides et de l’inflammation modulent les réponses lipidique, glycémique et inflammatoire suite à une supplémentation en AGPI n-3.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.017

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.210
Teacher spread0.204 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes2
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