Voedingsgenen testen (nutrigenomics)

De term “nutritionele genomica”, ook bekend als nutrigenomics, is een overkoepelende term die verschillende subcategorieën omvat, zoals nutrigenetica, nutrigenomica en voedingsepigenetica. Elk van deze subcategorieën verklaart een bepaald aspect van hoe genen reageren op voedingsstoffen en specifieke fenotypes tot expressie brengen, zoals het ziekterisico.

Er zijn verschillende toepassingen voor voedingsgenomica, bijvoorbeeld hoeveel voedingsinterventie en -therapie met succes kunnen worden gebruikt voor ziektepreventie en -behandeling.

Voedingsgenomica

Er komen steeds meer mogelijkheden om DNA-testen aan te vragen die informatie geven over het voedingsmetabolisme van de individuele persoon en hoe een individuele persoon reageert op voeding en suppletie met nutriënten en kruiden. Op basis van deze DNA-resultaten wordt vervolgens een gepersonaliseerd voedings- en suppletieadvies aangeboden.

Natuurdiëtisten zijn de professionals die gepersonaliseerde voedings- en dieetadviezen geven op basis van voedselpatroon, voedselvoorkeuren, leeftijd, geslacht, cultuur, lichaamssamenstelling, voedingsstatus, metabole status en omstandigheden (zoals ziekte, medicijngebruik, sport, zwangerschap). Informatie over de DNA-analyse van een persoon kan het voedingsadvies verder personaliseren en een rol spelen in de preventie van ziekten.

Voedingsgenen: voedingspatroon afstemmen op genetische aanleg

Deze voedingsgenentesten zijn meer dan alleen een ‘nice to have’; ze zijn een ‘must-have’ als je je voedingspatroon wilt afstemmen op je genetische aanleg.
Deze testen vormen een waardevolle aanvulling op gesprekken met voedingsdeskundigen of artsen. Met de inzichten die je opdoet, kun je bewustere voedingskeuzes maken, het gesprek aangaan met professionals en zo je levensstijl optimaliseren voor een betere gezondheid en welzijn.

MijnVoedingGenen test (uitgebreid)

De volgende genen worden getest in de uitgebreide voeding genentest:

ADIPOQ, CR052432 / rs17300539
Het hormoon ADIPOQ (adiponectine) bevordert de mogelijkheid van spieren om koolhydraten te gebruiken, het metabolisme van vetten te verhogen en reguleert het gevoel verzadigd te zijn, waardoor de eetlust wordt bepaald.
Dit hormoon wordt alleen geproduceerd door adipocyten, maar het niveau ervan hangt nauw samen met de vetmassa van het lichaam, in tegenstelling tot de overige cytokinen die door adiposeweefsel worden afgescheiden [130]. Het G-allel van dit polymorfisme, dat zich in de promotieregio bevindt, wordt in verband gebracht met een lager niveau adiponectine [131], wat een verband heeft met een verhoogde eetlust. Dragers van het GG-genotype verliezen eerder gewicht nadat ze een hypo-energetisch dieet hebben gevolgd [81]. Caloriebeperking is vooral gunstig voor hen om het risico te verkleinen het metaboolsyndroom te krijgen als er sprake is van overgewicht [81].

ADORA2A, – / rs5751876
Het ADORA2A-gen codeert een transmembraaneiwit dat functioneert als een receptor voor adenosine. De signaalgeleiding die voortkomt uit deze interactie is betrokken bij biologische functies zoals de hartslag, bloeddoorstroming, pijnregulering, functioneren van het immuunsysteem en slaap.

Cafeïne kan zich aan deze receptor binden en werkt daardoor als de antagonist van adenosine, waardoor het psychostimulantia en soms angsten veroorzaakt. Personen met het TT-genotype van het rs5751876 polymorfisme hebben meer angsten gemeld na inname van 100mg [132] of 150mg [133] cafeïne in vergelijking met dragers van het CT- of CC-genotype. Dit effect is minder aanwezig onder personen die regelmatig cafeïne binnen krijgen.
(> 120 mg/per dag) [132].

ADRB2, CM950016 / rs1042713
Het ADRB2 eiwit is een catecholamine (bijv. adrenaline) receptor, wat belangrijk is voor lipolyse, d.w.z. voor het mobiliseren en het verbruik van de energie die is opgeslagen in adipocyten. Onderzoek naar het genotype-fenotype verband wijst uit dat mannelijke dragers van het GG-genotype meer moeite hebben met gewicht te verliezen en makkelijker herstellen van verloren gewicht [79, 80, 134].

Bovendien hebben zowel mannen als vrouwen met het GG-genotype waarschijnlijk baat bij een verminderde inname van vetten om het LDL en de totale cholesterol te verlagen [135]. Het ADRB2 eiwit is tevens betrokken bij het reguleren van de vasodilatatie omdat dit de natriumherabsorptie door de nieren activeert. Dragers van het GG-genotype zijn gevoeliger voor natrium, wat het vasthouden van vocht activeert [101]. Het vasthouden van vocht veroorzaakt zwellingen en de bijbehorende gewichtstoename.

AHR, – / rs4410790
Het AHR eiwit reguleert de activiteit van de CYP1A1-CYP1A2 genen, welke in verband worden gebracht met het cafeïnemetabolisme. Meta-analyseonderzoeken wijzen uit dat dragers van het CC-genotype in verband gebracht met een verhoogd cafeïnemetabolisme, waardoor ze toleranter zijn. [111, 112, 136].

APOA5, CM023881 / rs3135506
Het Apo-A5 eiwit reguleert het lipidemetabolisme en het plasmatriglycerideniveau. Onderzoek naar het genotype-fenotype verband wijst uit dat dragers van het GG-genotype meer aanleg hebben voor overgewicht als reactie op een grotere inname van vetten en derhalve baat hebben bij een vetarm dieet om risico’s te voorkomen [137].

APOA5, CR033141 / rs662799
Het Apo-A5 eiwit reguleert het lipidemetabolisme en het plasmatriglycerideniveau. Onderzoek naar het genotype-fenotype verband wijst uit dat dragers van het TT-genotype baat hebben bij een verminderde inname van vetten voor gewichtsverlies [89, 138].

APOB, – / rs512535
APOB-100 apolipoproteïne behoudt de integriteit van LDL-cholesterol (LDL-C) deeltjes, fungeert als een ligand voor de LDL receptoren (LDLR) en speelt daardoor een belangrijke rol in het opruimen van lipoproteïnedeeltjes. Dragers van het GG-genotype hebben aanleg voor de ophoping van buikvet en insulineresistentie, waarbij de grootste impact wordt ontleend aan de inname van verzadigde vetten [139, 140].

APOE, CM900020 / rs429358 + APOE, CM860003 / rs7412
Apo-E proteïne speelt een rol bij de absorptie en het metabolisme van lipoproteïne, waar cholesterol een belangrijk onderdeel van is. Apo-E bevat drie belangrijke isovormen, gecodeerd door de haplotypes ε2, ε3 en ε4. ε3 is de meest voorkomende. ε2 wordt in verband gebracht met lagere waarden LDL-cholesterol en totale cholesterol en het ε4 allel voor het tegenoverliggende effect, d.w.z. een hoger niveau plasma LDL en totale cholesterol
[141, 142, 143].

Met betrekking tot de impact van de inname van vetten in de variatie van het totale cholesterolniveau, hebben dragers van het ε2/ε4 diplotype (combinatie van haplotypes) de meest nadelige respons [143] en zij hebben derhalve baat bij een vetarm voedingsprogramma. ε2/ε2, ε2/ε4 en ε4/ε4 zijn betrokken bij de aanleg voor een hoger triglycerideniveau [143]. Dragers van ε2 hebben baat bij de inname van meervoudig onverzadigde vetten om het triglycerideniveau te verlagen [144].

BDNF, – / rs10767664
Het BDNF gen codeert voor een neurotrofe factor, d.w.z. Een eiwit dat de overleving en differentiatie van neuronen bevordert. Het moduleert de groei en morfologie van dendrieten en is onderdeel van axonale oriëntatie en groei. Tevens speelt het een relevante rol bij de synaptische plasticiteit [145]. De uitdrukking van BNDF in de hypothalamus, wat verantwoordelijk is voor eetlustreguleringsmechanismen, heeft de interesse gewekt van de wetenschappelijke gemeenschap vanwege de mogelijke invloed van deze genetische variabiliteit op de energiebalans en daardoor op overgewicht [146].

Onderzoek onder muizen wijst uit dat BDNF knockout leidt tot hyperfagie en obesitas [147], waarbij de hypothalamusinfusie van BDNF de eetlust onderdrukt en leidt tot gewichtsverlies [148, 149]. Het verband van BDNF-varianten met een verhoogd BMI onder mensen is aangetoond door meerdere onderzoeken [146, 150, 151, 152].
Gezien de anorexigene rol van BNDF onder muizen, is het waarschijnlijk dat genetische varianten in verband met een verhoogde BMI leiden tot een verminderde genexpressie of tot de productie van een eiwit met verminderde activiteit. Voor deze genetische variant in het bijzonder is de aanleg voor een hoog BMI afkomstig uit de aanwezigheid van het A-allel [150, 151].

Er is ook een gunstige respons op een hypo-energetisch dieet geobserveerd onder patiënten met het AA-genotype. Bij personen met dit genotype leidt caloriebeperking tot een grotere afname van het BMI, buikomvang en verbetering van metabole indicatoren, zoals circulerende triglyceriden en insulineweerstand [153, 154].

CLOCK, CR121503 / rs3749474
Het CLOCK eiwit is een transcriptionele activator van verscheidene belangrijke genen die het circadiaans ritme reguleren. Daarmee beïnvloedt het de balans tussen energie-inzet en het metabolisme van vet, koolhydraten en eiwit, evenals andere biologische processen. Onderzoek naar het genotype-fenotype verband wijst uit dat dragers van het A-allel aanleg hebben voor een grotere calorie-inname en een hogere Body Mass Index (BMI) [26, 84, 155]. Zij hebben baat bij een hypo-energetisch dieet met een verminderde vetconsumptie om betere gewichtsverliesresultaten te behalen [156].

CLOCK, CR984677 / rs1801260
Het CLOCK eiwit is een transcriptionele activator van verscheidene belangrijke genen die het circadiaans ritme reguleren. Daarmee beïnvloedt het de balans tussen energie-inzet en het metabolisme van vet, koolhydraten en eiwit, evenals andere biologische processen. Onderzoek naar het genotype-fenotype verband wijst uit dat dragers van het C-allel aanleg hebben voor een hogere Body Mass Index (BMI) en meer problemen ervaren met gewichtsverlies [84, 155, 157].
Dit allel is ook betrokken bij korte slapers met een verhoogd niveau van het honger-activerende hormoon ghreline, evenals met een verhoogde inname van verzadigde vetten [84, 155, 157]. Een goed aantal uren slapen en een regelmatig slaappatroon zijn gunstig voor een verlaagd ghrelineniveau bij personen die dit allel dragen [158].

COMT, CM960420 / rs4680
Het COMT-gen codeert het catechol-O-methyl transferase-enzym. Dit enzym versnelt de O-methylering van catecholaminen, waarbij de inactivering van neurotransmitters betrokken is (dopamine, epinefrine en norepinefrine). Het rs4680 polymorfisme is functioneel en heeft invloed op de activiteit van het COMT-enzym [159, 160]. Het A-allel wordt in het bijzonder in verband gebracht met een verlaagde enzymactiviteit, wat leidt tot betere prestaties bij taken waarvoor meer aandacht en geheugen nodig is.
Omdat het echter in verband wordt gebracht met een minder efficiënte dopaminergische neurotransmissie, leidt het ook tot een grotere aanleg voor angsten en een minder goede mogelijkheid om met stresssituaties om te gaan, waarbij er een stijging van de dopamineafgifte plaatsvindt [159, 160].

CRY1, – / rs2287161
Het CRY1 eiwit is onderdeel van de regulering van het circadiaans ritme en beïnvloedt de balans tussen de consumptie van koolhydraten en het glucosemetabolisme. Onderzoeken naar het genotype-fenotype verband wijzen uit dat dragers van het G-allel een dieet dat is verrijkt met complexe koolhydraten beter kunnen verdragen [155, 161]. Deze personen in het bijzonder hebben niet meer aanleg voor insulineweerstand door een dergelijk dieet te volgen [155, 161]

CRY2, – / rs11605924
Het CRY2 eiwit is onderdeel van de regulering van het circadiaans ritme en beïnvloedt de balans tussen energie-inzet en voedselconsumptie. Onderzoek naar het genotype-fenotype verband wijst uit dat dragers van het A-allel aanleg hebben voor een grotere energie-inzet. Zij hebben baat bij een regelmatig slaappatroon van meer dan 6-7 uur om het HDL-cholesterolniveau te verhogen [162, 163].

CYP1A1, – / rs2470893
De SNP rs2470893 bevindt zich in de tweerichtingspromotor van de CYP1A1 en CYP1A2 genen. Variaties in dit gebied kunnen de uitdrukking van CYP1A2 wijzigen, het belangrijkste enzym van het cafeïnemetabolisme. Meta-analyse-onderzoeken wijzen uit dat personen met het G-allel minder cafeïne kunnen consumeren [111, 136, 164, 165]. Dit allel wordt in verband gebracht met een verminderd cafeïnemetabolisme, zoals beoordeeld door de metabolietanalyse [112].

CYP1A1, – / rs2472297
De SNP rs2472297 bevindt zich in de tweerichtingspromotor van de CYP1A1 en CYP1A2 genen. Variaties in dit gebied kunnen de uitdrukking van CYP1A2 wijzigen, het belangrijkste enzym van het cafeïnemetabolisme. Meta-analyse-onderzoeken wijzen uit dat personen met het C-allel minder cafeïne kunnen consumeren [136, 165, 166]. Dit allel wordt in verband gebracht met een verminderd cafeïnemetabolisme, zoals beoordeeld door de metabolietanalyse [112].

CYP1A2, CR993820 / rs762551
Het CYP1A2-enzym wordt in verband gebracht met het cafeïnemetabolisme. Onderzoeken naar het genotype-fenotype verband tonen aan dat variatie in CYP1A2 leidt tot verschillende niveaus enzymatische activiteit en derhalve tot verschillende niveaus cafeïnemetabolisme, zijnde een snel of langzaam metabolisme. Dragers van het C-allel hebben een trager cafeïnemetabolisme, d.w.z. dat het langzaam ontgift wordt.
Onder deze proefpersonen duurt het stimulerende effect van cafeïne vaak langer [110, 167, 168, 169]. In sommige gevallen verandert cafeïne het bioritme van het lichaam en kan het een regelmatig slaappatroon verstoren, leidend tot een verhoogd ghrelineniveau, het hongerhormoon.

CYP2R1, – / rs10741657
Het CYP2R1-gen codeert voor het 25-hydroxylase-enzym, wat de toevoeging van een hydroxylgroep aan de 25-koolstof cholecalciferol (vitamine D3) activeert, waardoor het wordt omgezet in calcidiol (25-hydroxyvitamine D). Het rs10741657 polymorfisme houdt nauw verband met variabiliteit in het serumniveau 25-hydroxyvitamine D, waarbij het G-allel in verband wordt gebracht met een lager niveau serumniveau 25-hydroxyvitamine D [67, 170, 171].

DHCR7, – / rs12785878
Het DHCR7-enzym is betrokken bij de productie van cholesterol uit 7-dehydrocholesterol, een voorloper van vitamine D. Een verhoogde DHCR7- activiteit verlaagt de 7-dehydrocholesterol die beschikbaar is voor de productie van vitamine D via blootstelling aan de zon. Van dragers van het T-allel (in verband gebracht met een grotere hoeveelheid vitamine D) is aangetoond dat zij baat hebben bij een hypo-energetisch (caloriebeperkt) eiwitrijk voedingsprogramma om de insulineresistentie te verlagen [43].

DRD2, CM041241 / rs1800497
Het DRD2 eiwit is een receptor van dopamine, een neurotransmitter die is betrokken bij voedselbeloning en verzadigdheid m.b.t. de voedselconsumptie. In onderzoek met dierlijke modellen activeerde de inactivering van DRD2 uitdrukking verslavingsachtige beloningstekorten en compulsief voedsel zoekend gedrag [172]. Het A-allel wordt in verband gebracht met een lage dichtheid D2-receptoren en derhalve een tekort aan beloningssignalering in de hersenen.
Dragers van dit allel hebben aanleg voor overeten, zijnde zeer smakelijk voedsel (vaak met grote calorische inhoud) om het beloningssysteem in de hersenen te activeren [27, 173, 174, 175]. Binnen deze context stijgt de kans op gewichtstoename.

FABP2, CM950433 / rs1799883
Het I-FABP eiwit, gecodeerd door het FABP2 gen, neemt deel aan het reguleren van de absorptie van vetten in de darmen en beïnvloedt tijdens het metabolisme de insulinegevoeligheid. Onderzoek naar het genotype-fenotype verband wijst uit dat dragers van het A-allel aanleg hebben voor een grotere absorptie van vetten in de darmen [176].
Dragers van dit allel hebben aanleg voor een hoger LDL-cholesterolniveau en hebben meer moeite gewicht te verliezen [83, 177, 178]. Zij hebben baat bij een voedingsprogramma met weinig verzadigde vetten,dat verrijkt is met complexe koolhydraten en enkelvoudige verzadigde vetten omdat dit de insulineweerstand vermindert [179, 180].

FTO, – / rs1121980
Het FTO eiwit speelt een belangrijke rol in het reguleren van lichaamsgewicht, energie-inzet, insulineweerstand, eetlust en verzadigdheid. Onderzoek naar het genoombrede verband (GWAS) associërt variatie in het FTO gen consistent met gevoeligheid voor een hogere Body Mass Index (BMI) gezien dit het gen is met het sterkste en meest gerepliceerde verband [181].
Dragers van het A-allel hebben aanleg voor een hoger BMI en ophoping van abdominaal vet [182, 183, 184]. Fysieke inspanning wordt aanbevolen om deze aanleg tegen te gaan, wat wordt versterkt door een zittende levensstijl [183]. Dragers van het AA-genotype hebben baat bij een vetarm voedingsprogramma om betere gewichtsverliesresultaten te behalen [93].

FTO, CR119357 / rs1558902
Het FTO eiwit speelt een belangrijke rol in het reguleren van lichaamsgewicht, energie-inzet, insulineresistentie, eetlust en verzadigdheid. Onderzoek naar het genoombrede verband (GWAS) associërt variatie in het FTO gen consistent met gevoeligheid voor een hogere Body Mass Index (BMI) gezien dit het gen het sterkste en meest gerepliceerde verband [181]. Dragers van het A-allel hebben aanleg voor een hoger BMI en hebben baat bij op een eiwitrijk voedingsprogramma voor gewichtsverlies [42, 185, 186].

FTO, CS076623 / rs9939609
Het FTO eiwit speelt een belangrijke rol in het reguleren van lichaamsgewicht, energie-inzet, insulineweerstand, eetlust en verzadigdheid. Onderzoek naar het genoombrede verband (GWA) brengt de varianten van het FTO gen in verband met aanleg voor een hoge Body Mass Index (BMI), het gen met het sterkste verband dat het meest wordt gerepliceerd door onderzoeken [181]. Personen met het A-allel hebben vaak te weinig controle over de hoeveelheid voedsel die zij nuttigen en hebben vaak een hoog BMI en abdominale vetophopingen [187, 188, 189, 190, 191, 192, 193, 194]. Er bestaat echter bewijs dat zij baat hebben bij een eiwitrijk dieet als strategie om hun eetlust te verminderen [195]. Bovendien hebben personen met een AA-genotype baat bij fysieke inspanning om de invloed van de variant van adipositeit weg te nemen, wat wordt versterkt door een zittende levensstijl, evenals bij een dieetprogramma met verminderde vetconsumptie [93, 187, 189, 190, 191, 193, 196].

FTO, CS088104 / rs8050136
Het FTO eiwit speelt een belangrijke rol in het reguleren van lichaamsgewicht, energie-inzet, insulineweerstand, eetlust en verzadigdheid. Onderzoek naar het genoombrede verband (GWAS) associërt variatie in het FTO gen consistent met gevoeligheid voor een hogere Body Mass Index (BMI) gezien dit het gen is met het sterkste en meest gerepliceerde verband [181]. Dragers van het A-allel hebben baat bij een vezelrijk voedingsprogramma en bij fysieke activiteit om betere gewichtsverliesresultaten te behalen [197, 198, 199].

FUT2, CM042988 / rs602662
Het FUT2-enzym moduleert de host-microbioominteractie, waardoor het de microbioom-samenstelling beïnvloedt. Daardoor conditioneert FUT2 de absorptie van vitamine B12 in de darmen en het circulerende niveau. Onderzoeken naar het genotype-fenotype verband wijzen uit dat personen met het G-allel, dat in verband wordt gebracht met verhoogde FUT2-activiteit, een lager circulerend niveau B12 hebben . Vitamine B12 is van groot belang voor het cellulaire metabolisme, voornamelijk in het maagdarmstelsel, beenmerg en zenuwweefsel. Het is van groot belang voor de synthese van nucleïnezuur en het is betrokken bij het metabolisme van koolhydraten en vetten [200, 201, 202]

GCKR, CR118767 / rs780094
Het GCKR-gen codeert een glucokinase-onderdrukkend eiwit, welke in actie komt bij de ingang van de lever en de pancreas. Het glucokinase-enzym is verantwoordelijk voor het versnellen van de eerste stap van het glucosemetabolisme in deze weefsels. De inactivering door GCKR reguleert de glucosestijging naar de hepatocyten, waardoor het de lipogenese de novo reguleert, d.w.z. de lipidenynthesebaan van de koolhydraten [10]. Door de internalisering van glucose te beïnvloeden, heeft de activiteit invloed op het insulineresistentiemechanisme. De aanwezigheid van het C-allel in het bijzonder wordt in verband gebracht met een verhoogde vasten-insuline, glucoseniveau en insulineresistentie [203, 204].

Glucokinase ( GCK ) is een gen dat een belangrijke rol speelt bij het herkennen hoe hoog de bloedglucose in het lichaam is. Het fungeert als de ‘glucosesensor’ voor de alvleesklier, zodat wanneer de bloedglucose stijgt, ook de hoeveelheid geproduceerde insuline toeneemt. Dit betekent dat de bloedglucose niet te hoog wordt als glucokinase normaal functioneert. Veranderingen in het GCK- gen kunnen leiden tot stijgingen van de bloedglucose en bij getroffen mensen kan de diagnose diabetes worden gesteld, hoewel deze stijging van de bloedglucose mild is en gewoonlijk geen behandeling behoeft. Glucokinase-diabetes is een van de familiale diabetestypes die samen vaak MODY (maturity onset diabetes of the young) worden genoemd.

Als er een verandering is in het GCK- gen betekent dit dat het iets anders werkt waardoor de bloedglucose op een hoger niveau wordt “gereset” dan bij mensen zonder deze verandering. Bij mensen zonder verandering in de GCK ligt de bloedglucose gewoonlijk rond de 5,5 mmol/l, maar bij mensen met een verandering in het glucokinasegen ligt de nuchtere bloedglucose doorgaans tussen 5,5 en 8 mmol/l. Vaak wordt de diagnose diabetes gesteld als de nuchtere bloedglucose hoger is dan 7 mmol/L.

De bloedglucose wordt doorgaans vanaf de geboorte verhoogd en is gedurende het hele leven stabiel. In tegenstelling tot andere vormen van diabetes is de stijging van de bloedglucose na het eten meestal klein. Er kan een glucosetolerantietest worden uitgevoerd om vast te stellen of een persoon diabetes heeft. Bij veranderingen in het GCK- gen is de stijging van de bloedglucose tijdens deze test gewoonlijk klein (minder dan een stijging van 3 mmol/l bij 70% van de patiënten na 2 uur).

GHSR, CR084002 / rs490683
Het ghrelinehormoon (GHS) wordt geproduceerd door de maag en activeert het hongergevoel, waardoor het een belangrijke rol speelt in de eetlustregulering. De concentratie van dit hormoon in het bloed is hoger tijdens een hypo-energetische dieetinterventie, wat tot een aanhoudend hongergevoel kan leiden en tot een verhoogde calorie-inname en derhalve gewichtstoename. Onderzoek naar het genotype-fenotype verband wijst uit dat personen met het G-allel voor deze variant van het ghrelinereceptorgen (GHSR) meer moeite hebben met gewichtsverlies en een verlaging van de insulineresistentie bij een hypo-energetisch voedingsprogramma [205, 206].

GIPR, – / rs2287019
Het GIP-hormoon wordt afgescheiden door de K-cellen van het darmepithelium als reactie op de inname van koolhydraten en vetten, voornamelijk om de afscheiding van insuline te stimuleren. Onderzoek naar het genotytpe-fenotype verband wijst uit dat het CC-genotype in verband wordt gebracht met een hogere Body Mass Index (BMI) [207, 208].

GRK4, CM025429 / rs2960306
Het GRK4 eiwit speelt een rol in de desensibilisatie van type I (DI) dopaminereceptoren. Het T-allel wordt in verband gebracht met de verminderde activiteit van Di-receptoren in de proximale renale tubuluscellen, wat leidt tot een verminderde natriumeliminatie [98, 99, 209, 210, 211]. Dragers van dit allel hebben derhalve aanleg voor een verhoogde gevoeligheid voor zout, wat het vasthouden van vocht bevordert. Dit veroorzaakt zwellingen en daardoor gewichtstoename.

GRK4, CM025430 / rs1024323
Het GRK4 eiwit speelt een rol in de desensibilisatie van type I (DI) dopaminereceptoren. Het T-allel wordt in verband gebracht met de verminderde activiteit van Di-receptoren in de proximale renale tubuluscellen, wat leidt tot een verminderde natriumeliminatie [98, 99, 209, 210, 211]. Dragers van dit allel hebben derhalve aanleg voor een verhoogde gevoeligheid voor zout, wat het vasthouden van vocht bevordert. Dit veroorzaakt zwellingen en daardoor gewichtstoename.

HLADRA, – / rs2395182 + HLADQB1, – / rs7775228 + HLADQB1, – / rs4713586 + HLADQA1, – / rs2187668 + HLADQB1, – / rs7454108
Het grote histocompatibiliteitscomplex is een zeer polymorfe genomische regio. De HLA-DQA1- en -DQB1-genen, die zich in deze regio bevinden, coderen voor receptorproteïnen, welke antigenen aan T-cellen presenteren op het niveau van het celoppervlak. Herkenning van het antigen door deze cellen activeert de respons van het immuunsysteem. Bepaalde genetische varianten in deze histocompatibiliteitsregio leiden tot een verhoogde mogelijkheid van de gecodeerde eiwitten om interactie te hebben met gluten en het als antigeen te presenteren.

Daarom activeert de aanwezigheid van gluten een respons van het immuunsysteem waarvan de herhaling door de tijd heen leidt tot een verandering in de microvili van de darmslijmvliezen en daardoor tot een afname van de capaciteit om voedingsstoffen te absorberen.
Het vastgestelde HLA-DQ-diplotype wordt in verband gebracht met een laag risico voor glutenintolerantie [212, 213]. Bij de aanwezigheid van symptomen van glutenintolerantie dient echter een glutenvrij dieet te worden getest en dienen aanvullende diagnosemethoden te worden overwogen door de zorgverlener [214].

IM11, – / rs12272004
De RS12272004 variant bevindt zich in een intergene regio nabij het APOA5-gen. Onderzoek naar het genotype-fenotype verband wijst uit dat het correleert met plasmaniveaus van α-tocoferol, de belangrijkste actieve vorm van vitamine E. Dragers van het C-allel hebben een lager niveau α-tocoferol [215, 216]. Deze personen hebben baat bij een dieetprogramma dat is verrijkt met vitamine E. Vitamine E heeft antioxidanteigenschappen, waardoor het de peroxidatie van meervoudig onverzadigde vetzuren voorkomt en de celmembranen beschermt tegen de schadelijke werking van vrije radicalen.

LDLR, – / rs6511720
Het LDLR-gen codeert de receptor voor lipodeeltjes met lage dichtheid, de grote circulerende lipoproteïne die cholesterol draagt. Deze receptor is betrokken bij de endocytose van deze deeltjes, d.w.z. in hun internalisering door cellen, waardoor ze uit de circulatie worden gehaald. De activiteit is derhalve absoluut cruciaal voor het beheer van het cholesterolniveau in het plasma.
In meerdere GWAS-onderzoeken is vastgesteld dat deze genetische variant een van de meest belangrijke is op het gebied van variabiliteit van niveaus circulerende LDL-cholesterol [217, 218, 219]. Het G-allel, dat het meest voorkomt onder de complete populatie, wordt in verband gebracht met een hoger niveau.

LIPC, CR971949 / rs1800588
Het LIPC eiwit is betrokken bij de regulering van plasmatriglyceride, LDL en HDL cholesterolniveaus. Meta-analyseonderzoeken wijzen uit dat dragers van het T-allel aanleg hebben voor een hoger niveau triglyceriden en HDL cholesterol [220, 221]. Dragers van het TT-genotype hebben baat bij een verminderde inname van vetten om de hoeveelheid HDL cholesterol te verlagen [222].

LPL, CM900164 / rs328
Het LPL eiwit reguleert het vetmetabolisme en ook het plasmatriglycerideniveau. Onderzoek naar het genotype-fenotype verband wijst uit dat dragers van het CC genotype-allel aanleg hebben voor een hoger niveau triglyceriden en een lager niveau HDL cholesterol [223, 224, 225].

LPL, CS890131 / rs285
Het LPL eiwit reguleert het vetmetabolisme en ook het plasmatriglycerideniveau. Dragers van het C-allel hebben aanleg voor een lager niveau triglyceride en een hoger niveau HDL cholesterol [223].

LPL, CS931395 / rs320
Het LPL eiwit reguleert het vetmetabolisme en ook het plasmatriglycerideniveau. Onderzoek naar het genotype-fenotype verband wijst uit dat dragers van het TT genotype-allel aanleg hebben voor een hoger niveau triglyceriden en een lager niveau HDL cholesterol [223, 225]. Uitgewezen is dat vrouwen met dit genotype baat hebben bij de inname van meervoudig onverzadigd vet om de Body Mass Index (BMI) te verlagen en de taille omtrek te verkleinen [226].

MC4R, – / rs11152221
Het MC4-R eiwit speelt een belangrijke rol in het reguleren van lichaamsgewicht, energie-inzet, eetlust en verzadigdheid. Deze variant wordt in verband gebracht met gedeeltelijk of algeheel functieverlies. Dragers van het T-allel hebben aanleg voor een hogere Body Mass Index (BMI) [227].

MC4R, – / rs12970134
Het MC4-R eiwit speelt een belangrijke rol in het reguleren van lichaamsgewicht, energie-inzet, eetlust en verzadigdheid. Deze variant wordt in verband gebracht met gedeeltelijk of algeheel functieverlies. Dragers van het A-allel hebben aanleg voor een hogere Body Mass Index (BMI), ophopingen van buikvet en insulineresistentie [228, 229].

MC4R, – / rs17700633
Het MC4-R eiwit speelt een belangrijke rol in het reguleren van lichaamsgewicht, energie-inzet, eetlust en verzadigdheid. Deze variant wordt in verband gebracht met gedeeltelijk of algeheel functieverlies. Dragers van het A-allel hebben aanleg voor een hogere Body Mass Index (BMI) [230].

MC4R, – / rs17782313
Het MC4-R eiwit speelt een belangrijke rol in het reguleren van lichaamsgewicht, energie-inzet, eetlust en verzadigdheid. Deze variant wordt in verband gebracht met gedeeltelijk of algeheel functieverlies. Dragers van het C-allel hebben aanleg voor het met moeite onder controle kunnen houden van de eetlust, waardoor zij ertoe neigen te knabbelen op eten en grotere hoeveelheden voedsel te consumeren [25, 231, 232].

Daardoor kunnen zij een grotere aanleg hebben voor een hogere Body Mass Index (BMI) [182, 230, 233, 234]. Zij kunnen het beste voedingsstrategieën aannemen die een verzadigd gevoel bevorderen om de neiging tot het consumeren van teveel calorieën te onderdrukken.

MC4R, CM030481 / rs2229616
Het MC4-R eiwit speelt een belangrijke rol in het reguleren van lichaamsgewicht, energie-inzet, eetlust en verzadigdheid. Dragers van het GG-genotype hebben aanleg voor een hogere Body Mass Index (BMI) [227, 235, 236, 237, 238, 239].

MC4R, CM030483 / rs52820871
Het MC4-R eiwit speelt een belangrijke rol in het reguleren van lichaamsgewicht, energie-inzet, eetlust en verzadigdheid. Onderzoek naar het genotypefenotype verband wijst uit dat dragers van het AA-genotype aanleg hebben voor een hogere Body Mass Index BMI) [227, 235, 236].

MCM6, CR024269 / rs4988235 + MCM6, CR024379 / rs182549 + MCM6, CR070425 / rs41380347 + MCM6, CR070424 / rs145946881 + MCM6, CR070426 / rs41525747
Het eiwit dat wordt gecodeerd door het MCM6-gen is essentieel voor de replicatie van het eukaryotische genoom. Bovendien vertegenwoordigt dit gen intronische regio’s met een regulerende rol in de uitdrukking van het LCT-gen, wat het lactase-enzym codeert (verantwoordelijk voor het metabolisme van lactose). De aanwezigheid van bepaalde genetische varianten in deze regio’s leidt tot een verhoogde transcriptionele activatie van LCT en daardoor, bij aanwezigheid van lactase-activiteit, tot de consumptie van geconsumeerde lactose in-vitro [240, 241].

Deze genetische varianten zijn zeer frequent vanwege hun positieve selectie en dat verklaart waarom een aanzienlijke fractie van de volwassen populatie dierlijke melk kan consumeren zonder symptomen van intolerantie. Om dit te laten gebeuren hoeft slechts één van deze varianten aanwezig te zijn, zoals in uw geval. De varianten rs4988235 (c.1917+326C>T, T-allel) en rs182549 (c.1362+117G>A, A-allel) komen vaak voor in Europa, terwijl rs41380347 (c.1917+321T>G, G-allel) voornamelijk te vinden is in het Midden-Oosten en het rs145946881 (c.1917+226G>C, C-allel) en rs41525747 (c.1917+329C>G, G-allel) in Afrika, in variërende frequenties [119, 240, 242, 243].

MTHFR, CM981315 / rs1801131
Het MTHFR-enzym is betrokken bij het metabolisme van het homocysteïne aminozuur, waardoor het de conversie in methionine versnelt. Dragers van het A1286C- of 1286CC-genotype (ook wel bekend als respectievelijk A1298C en 1298CC) hebben een verlaagde MTHFR-activiteit, met een stijging van het homocysteïneniveau als gevolg, wat kan leiden tot een nadelig toxisch effect op het lichaam [244]. De opbouw van homocysteïne wordt versterkt door een dieet dat weinig vitamine B6, B9 (of folaat) en B12 bevat. Derhalve hebben dragers van deze genotypes baat bij voedsel dat rijk is aan deze vitamines.

Vitamine B12 is van groot belang voor het cellulaire metabolisme, voornamelijk in het maagdarmstelsel, beenmerg en zenuwweefsel, evenals voor de synthese van nucleïnezuur. Ook is het betrokken bij het metabolisme van koolhydraten en vetten, en bij de activatie van foliumzuur. Voor vitamine B is echter de aanwezigheid van foliumzuur nodig om het in homocysteïne te laten metaboliseren. Vitamine B6 is betrokken bij de synthese van tryptofaan en de conversie ervan in niacine, bij de productie van epinefrine en serotonine en andere neurotransmitters en bij de afbraak van glycogeen.

PER2, – / rs2304672
Het PER2 eiwit is betrokken bij de regulering van het circadiaans ritme en beïnvloedt de balans tussen energie-inzet en het metabolisme van vetten, koolhydraten en eiwit, evenals andere biologische processen. Dragers van het G-allel die een hypo-energetisch dieet volgen, neigen ertoe angstig gedrag te vertonen door regelmatig tussendoortjes te nemen en het dieet op te geven [245].

PNPLA3, CM086892 / rs738409
Het enzym dat wordt gecodeerd door het PNPLA3-gen heeft triglyceridelipase-activiteit en is betrokken bij het gebruik als energiebron en daarna bij de opslag. Dit polymorfisme wordt in verband gebracht met variabiliteit in de waarden van het lipideprofiel. In het bijzonder het CC-genotype, waarvoor de lipaseactiviteit wordt behouden, heeft een aanzienlijke correlatie met een hoger niveau triglyceriden en circulerende LDL-cholesterol [246].

PPARD, CR035869 / rs2016520
Het PPARD eiwit is betrokken bij de vetabsorptie en -stofwisseling. Onderzoek naar het genotype-fenotype verband wijst uit dat dragers van het C-allel baat hebben bij een verminderde vetconsumptie en bij fysieke activiteit om hun HDL-cholesterolniveau te verlagen [247, 248, 249].

PPARG, CM981614 / rs1801282
Het PPARG eiwit is onderdeel van het metabolisme van lipiden en adipogenese, en derhalve van de regulering van vetopslag. Het CC-genotype van dit polymorfisme is onderdeel van een gunstigere respons op een hypo-energetisch dieet met minder weerstand tegen gewichtsverlies [82]. Personen met dit genotype komen mogelijk echter sneller weer aan [250, 251]. Zij zijn vaak ook toleranter voor de consumptie van complexe koolhydraten met betrekking tot gewichtstoename [252].

SEC23A, – / rs8018720
Het eiwit dat is gecodeerd door het SEC23A-gen wordt betrokken bij het vesiculaire vervoer van eiwitten en lipiden tussen het endoplasmische reticulum en het Golgi complex, waarbij eiwitten wijzigingen ondergaan na omzetting en exocytose wordt gestart. Ondanks de afwezigheid van een bekend direct verband tussen SEC23A en het vitamine D canonieke metabole baan, is er een direct verband van het rs8018720 polymorfisme met variabiliteit in plasmaniveaus 25-hydroxyvitamine D [170, 171]. Het C-allel wordt in het bijzonder in verband gebracht met een lager serumniveau 25-hydroxyvitamine D.

SIRT1, – / rs1467568
Het SIRT1 eiwit speelt een belangrijke rol bij de regulering van het energiemetabolisme. SIRT1-eiwit, een lid van de Silent Information Regulator 2 (Sir2)-eiwitfamilie, heeft aanzienlijke aandacht gekregen als epigenetische regulatoren voor een groot gebied in de menselijke fysiologie. Veranderingen in de sirtuin-expressie zijn van cruciaal belang bij verschillende ziekten, waaronder het metabool syndroom, hart- en vaatziekten, kanker en neurodegeneratie. Hier geven we een overzicht van de associatie van het toenemende niveau van SIRT1-eiwit voor het reguleren van bepaalde ziektegerelateerde aandoeningen zoals obesitas, hart- en vaatziekten en neurodegeneratie.

Onderzoek naar het genotype-fenotype verband wijst uit dat het A-allel in verband wordt gebracht met aanleg voor een grotere hoeveelheid ghreline, een hormoon dat een belangrijke rol speelt in het reguleren van de eetlust door het hongergevoel te activeren. Dragers van dit allel zijn geneigd een grotere hoeveelheid verzadigde vetten te nuttigen en zijn beter bestand tegen gewichtsverlies. Deze aanleg heeft meer invloed op de aanwezigheid van een gecombineerd genotype, zijnde deze variant in combinatie met het C-allel van CLOCK RS1801260 [157].

SLC2A2, CM941277 / rs5400
Het SLCA2 eiwit is een glucosetransporteur (GLUT2) met weinig affiniteit, welke functioneert als glucosesensor om het circulerend niveau te reguleren. Onderzoek naar het genotype-fenotype verband wijst uit dat dragers van het T-allel aanleg hebben voor het consumeren van grote hoeveelheden suikers [253, 254].

SLC30A8, CM072050 / rs13266634
Het SLC30A8-gen codeert voor een zinkdrager (ZnT-8), wat voornamelijk tot uitdrukking komt in de pancreas, in β-cellen. Deze drager is betrokken bij de ophoping van zink (Zn) in intracellulaire blaasjes, welke worden gebruikt voor de opslag van insuline in de vorm van Zn-insulinekristallen [255]. Deze blaasjes fungeren als secretorische granules bij een samenvoeging met het celmembraan, waardoor het de opgeslagen insuline vrijgeeft [255].
Het C-allel van dit polymorfisme wordt in verband gebracht met een lagere conversie van de pro-insuline in insuline en een verminderde afscheiding van de laatste [256], zijnde een functionele vermindering van de β-cellen. Derhalve heeft de aanwezigheid van dit allel een negatieve invloed op het glucosemetabolisme, zoals aangetoond door meerdere onderzoeken [257, 258, 259].

SOD2, CM962694 / rs4880
De reactieve zuurstofanion superoxide wordt gevormd als bijproduct van de mitochondriale elektron vervoersketen, waardoor het samen met het aerobe metabolisme stijgt en toxisch is, waardoor het oxidatieve celschade veroorzaakt. Het SOD2-gen codeert voor een mitochondriale superoxide dismutase, wat de conversie van de superoxide in waterstofperoxide en diatomische zuurstof versnelt. SOD2 is een van de belangrijkste endogene enzymen met de functie van antioxidanten, waardoor het van belang is om cellen te beschermen tegen de oxidatieve stress die vrije radicalen veroorzaken. Bepaalde variaties in het SOD2-gen beïnvloeden de activiteit van het gecodeerde enzym, waardoor het de endogene bescherming tegen oxidatieve schade beïnvloedt. Het TT-genotype wordt in verband gebracht met een minder efficiënte productie en mitochondriaal vervoer van SOD2, en dientengevolge een verminderde capaciteit superoxidemetabolisatie [260]. Een verhoogd niveau superoxide bevordert de lipideperoxidatie door te reageren met stikstofoxide, waardoor dit het biomembraan beschadigt [261].

Dragers van het TT-genotype hebben waarschijnlijk baat bij een grotere inname van mangaan, de cofactor van SOD2, en antioxidanten, waaronder de in lipiden oplosbare vitamine E (α-tocoferol) en carotenoïden, welke antioxidanten zijn die radicalen tegengaan en effectief zijn tegen de peroxidatie van lipiden [262, 263, 264].
Denk daarbij ook aan co-enzym Q10 suppletie. Co-enzym Q10 ondersteunt het afvallen doordat co-enzym Q10 de verbranding van suikers en vetten verbetert. Uit onderzoek is gebleken dat mensen die veel eten en toch slank blijven over meer co-enzym Q10 beschikken dan mensen die snel aankomen.

SORT1, – / rs629301
Het SORT1-gen codeert voor het sortiline-eiwit dat nodig is voor het vervoer van eiwitten in het Golgi-apparaat, waarmee het de route naar het oppervlak van de cel of sub-cellulaire onderdelen conditioneert. Derhalve heeft het invloed op meerdere cellulaire processen, waaronder het lipidemetabolisme. Deze genetische variant is volgens meerdere GWAS-onderzoeken een van de varianten met een duidelijker verband met de variabiliteit van circulerende LDL-cholesterolniveaus [217, 218, 219]. Vooral het G-allel wordt in verband gebracht met een hoger LDL-niveau.
Suppletie met foliumzuur vermindert de concentraties van homocysteïne en sortiline en verbetert de glucoseregulatie bij personen met diabetes type-2. Een verhoogde homocysteïnespiegel is in verband gebracht met een verhoogd cardiovasculair risico. Hetzelfde geldt voor het eiwit sortiline waarbij een verhoogde concentratie in het bloed gezien wordt als biomarker voor atherosclerose.

Onder invloed van foliumzuur daalden de concentraties van homocysteïne en sortiline significant met respectievelijk 28% en 34%. Aan het einde van de suppletieperiode was in de suppletiegroep bovendien een significante verbetering te zien van de glucoseregulatie en nam de mate van insulineresistentie met 22% significant af. De nuchtere glucosespiegel daalde significant met gemiddeld 9% en de gemiddelde glucosespiegel (HbA1c) nam met 8% significant af, terwijl de insulinespiegel in het bloed met 14% significant daalde.
El-Khodary NM, Dabees H, Werida RH. Folic acid effect on homocysteine, sortilin levels and glycemic control in type 2 diabetes mellitus patients. Nutr Diabetes 2022; 12(1):33

TCF7L2, CS065626 / rs7903146
Het TCF7L2 eiwit is een regelaar van de genuitdrukking in bètacellen en in andere glucosemetaboliserende weefsels. Dragers van het CC-genotype hebben aanleg voor een hogere Body Mass Index (BMI) en hebben baat bij de inname van vezels (prebiotica) en fysieke activiteit om betere gewichtsverliesresultaten te behalen [150, 265, 266, 267].
Het TCF7L2- gen heeft veel aandacht gekregen vanwege de sterke genetische associatie met diabetes type 2 (T2D. Het TCF7L2- gen vormt een fundamenteel onderdeel van de Wnt-signaleringsroute, die bestaat uit een complex netwerk van op elkaar inwerkende eiwitten waarvan de cellulaire onderlinge communicatie op meerdere niveaus wordt gereguleerd.

TFAP2B, – / rs987237
Het TFAP2B is vooral veel te vinden in adipocyten. Het reguleert de gen-uitdrukking en beïnvloedt het glucosetransport en vetmetabolisme. Metanalyse en onderzoek naar het genotype-fenotype verband wijst uit dat het G-allel in verband wordt gebracht met aanleg voor een hogere Body Mass Index (BMI) en de vetophopingen rond de onderbuik [208, 268]. Samenvattend suggereren de onderzoeksresultaten dat TFAP2B een cruciale rol speelt bij het mediëren van noradrenerge neuronale differentiatie. Noradrenaline, een neurotransmitter, speelt een belangrijke rol bij de reactie op stress.

TM6SF2, CM143615 / rs58542926
Het TM6SF2-gen codeert een transmembraaneiwit met invloed op de afscheiding van triglyceriden en daardoor op de inhoud van de hepatische lipideblaasjes. Een functioneel onderzoek heeft uitgewezen dat het stilzetten van dit gen leidt tot een lagere afscheiding van VLDL en een stijging van hepatisch vet [269]. Deze genetische wijziging is erg handig en leidt tot een vermindering van de eiwitproductie van bijna de helft in vergelijking met wat is geobserveerd voor het wilde type allel [269].

De aanwezigheid van het A-allel heeft derhalve de voorkeur voor de ontwikkeling van nonalcoholische hepatische steatose (NASH), zoals aangetoond door meerdere onderzoeken [269, 270, 271]. Het G-allel (de wilde) wordt in verband gebracht met het behoud van het functioneren van TM6SF2. Dit geeft een minder gunstige lipideprofiel, namelijk een hoger niveau circulerende LDL-cholesterol en triglyceriden [246].

TMEM18, – / rs2867125
Meerdere onderzoeken hebben een sterke correlatie bewezen tussen de genomische regio dichtbij het TMEM18-gen en BMI [208, 228, 272, 273, 274, 275, 276]. Het eiwit dat wordt gecodeerd door TMEM18 werkt als transcriptionele onderdrukker en wetenschappelijk bewijs geeft aan dat het een rol speelt bij het onder controle houden van de eetlust [277]. In dierlijke modellen activeert het verwijderen van genen gewichtstoename, waarbij de overuitdrukking van de hypothalamus leidt tot een verminderde voedselconsumptie en een verhoogde energie-inzet [277]. Het C-allel van het rs2867125-polymorfisme wordt in verband gebracht met een hogere BMI [208, 228, 274].

MijnDieetGenen test

Zie voor meer informatie over de hieronder genoemde genen de hierboven vermelde tekst.

ADIPOQ, CR052432 / rs17300539
BDNF, – / rs10767664
CLOCK, CR984677 / rs1801260
CRY2, – / rs11605924
DRD2, CM041241 / rs1800497
FABP2, CM950433 / rs1799883
FTO, CS076623 / rs9939609
GHSR, CR084002 / rs490683

Daarnaast wordt getest op:

LIPC, CR971949 / rs1800588
Het LIPC eiwit is betrokken bij de regulering van plasmatriglyceride, LDL en HDL cholesterolniveaus. Onderzoek naar het genotype-fenotype verband wijst uit dat dragers van het CC-genotype baat hebben bij fysieke inspanning om de insulineresistentie te verlagen [62].

MTNR1B, CR110512 / rs10830963
Het MTNR1B eiwit is een receptor voor melatonine, een hormoon dat wordt gesynthetiseerd uit tryptofaan en dat wordt ontleend aan serotonine, wat het circadiaans of biologisch ritme reguleert. De regulering van het circadiaans ritme heeft invloed op de balans tussen energie-inzet en voedselinname en glucosemetabolisme. Onderzoek naar het genotype-fenotype verband wijst uit dat dragers van het G-allel een verhoogde MTNR1B-uitdrukking, een vertraagde start van de melatoninesynthese en een hoog melatonine-niveau bevatten gedurende langere tijd [63, 64]. Vrouwen met dit allel hebben meer moeite met gewichtsverlies [65].

NR1D1, – / rs12941497
Het NR1D1 eiwit is betrokken bij de regulering van het circadiaans ritme, waarbij het de uitdrukking van de CLOCK en CRY1 eiwitten reguleert en daarmee de balans tussen energie-inzet en het metabolisme van vetten, koolhydraten en eiwit beïnvloedt, evenals andere biologische processen. Dragers van het T-allel zijn eerder de avondtypes, d.w.z. de personen die in de avond actiever zijn en een vertraagde slaapfase hebben in vergelijking met ochtend- en middagtypes. Zij zouden een regelmatig slaappatroon moeten aanhouden, een goed aantal uur moeten slapen en een hoge calorische inname moeten voorkomen aan het einde van de dag, wanneer het metabolisme is vertraagt. [66].

PLIN, CS045669 / rs894160
Het eiwit dat wordt gecodeerd door het PLIN gen is onderdeel van de coating van lipideblaasjes die worden gebruikt voor de opslag van lipiden in adipocyten. Deze coating beschermt de lipiden tegen de actie van lipases, welke hun afbraak versnellen. Derhalve werkt dit eiwit als modelleerder van het lipidemetabolisme. Wetenschappelijk bewijs suggereert dat het GG-genotype voor deze genetische variant in verband wordt gebracht met een betere respons op caloriebeperking. In het bijzonder vertoonden personen met dit genotype een groter gewichtsverlies [67] en vermindering van de buikomvang [68] na een dergelijke caloriebeperking.

PPARD, CR035869 / rs2016520
Het PPARD eiwit is betrokken bij de vetabsorptie en -stofwisseling. Onderzoek naar het genotype-fenotype verband wijst uit dat dragers van het C-allel baat hebben bij een verminderde vetinname en bij fysieke inspanning om hun HDL-cholesterolniveau te verlagen [69, 70, 71].

PPARG, CM981614 / rs1801282
Het PPARG eiwit is onderdeel van het metabolisme van lipiden en adipogenese, en derhalve van de regulering van vetopslag. Het CC-genotype van dit polymorfisme is onderdeel van een gunstigere respons op een hypo-energetisch dieet met minder resistentie tegen gewichtsverlies [23]. Personen met dit genotype komen mogelijk echter sneller weer aan [72, 73].

MijnVoedingsGenen (Basis)

Getest wordt op:

Zie voor meer informatie over de hieronder genoemde genen de hierboven vermelde tekst.

ADD1 CM021240 rs4961 c.1378G>T p.Gly460Trp T
ADIPOQ CR052432 rs17300539 c.-1138A>G – AG
ADORA2A – rs5751876 g.24837301T>C – T
ADRB2 CM950016 rs1042713 c.46A>G p.Arg16Gly GA
AHR – rs4410790 g.17284577T>C – C
APOA1 CR900263 rs670 c.-113A>G – G
APOA2 CR024268 rs5082 c.-323T>C – TC
APOA5 CM023881 rs3135506 c.56G>C p.Trp19Ser G
APOA5 CM032546 rs2075291 c.553G>T p.Gly185Cys G
APOA5 CR033141 rs662799 c.-620C>T – T
APOB – rs512535 c.-965A>G – G
APOE CM860003 rs7412 c.526C>T p.Arg176Cys C
APOE CM900020 rs429358 c.388T>C p.Cys130Arg T
BDNF – rs10767664 c.-22+16205A>T – A
CLCNKA – rs848307 n.530+427C>T – C
CLOCK CR121503 rs3749474 c.*897G>A – A
CLOCK CR984677 rs1801260 c.*213T>C – T
COMT CM960420 rs4680 c.472G>A p.Val158Met GA
CRY1 – rs2287161 c.-562G>C – G
CYP1A1 – rs2470893 c.-1694G>A – G
CYP1A1 – rs2472297 g.74735539C>T – C
CYP1A2 CR993820 rs762551 c.-9-154C>A – CA
DHCR7 – rs12785878 c.146+1233G>T – G
FABP2 CM950433 rs1799883 c.163G>A p.Ala55Thr G
FADS1 CR1510437 rs174546 c.*53A>G – GA
FTO – rs1121980 c.46-34805G>A – GA
FTO CR119357 rs1558902 c.46-40478T>A – TA
FTO CS076623 rs9939609 c.46-23525T>A – TA
FTO CS088104 rs8050136 c.46-27777C>A – CA
GIPR – rs2287019 c.886+14T>C – C
GRK4 CM025429 rs2960306 c.194G>T p.Arg65Leu G
GRK4 CM025430 rs1024323 c.425C>T p.Ala142Val C
IRS1 CR096329 rs2943641 g.227093745TC>T – C
LIPC CR971949 rs1800588 c.-557C>T – C
LPL CM900164 rs328 c.1421G>C p.Term474Ser C
LPL CS931395 rs320 c.1322+483G>T – T
MTNR1B CR110512 rs10830963 c.223+5596C>G – CG
NR1D1 – rs2314339 c.370+106A>G – G
PLIN CS045669 rs894160 c.772-799G>A – G
PPARD CR035869 rs2016520 c.-87C>T – C
PPARG CM981614 rs1801282 c.34C>G p.Pro12Ala C
PPM1K – rs1440581 n.133-6526T>C – TC
TCF7L2 CS065626 rs7903146 c.382-41435C>T – C

Aanvullende informatie, die niet hierboven is behandeld bij de Nutrigenen:

ADD1 CM021240 rs4961
Het α-adducine-eiwit, gecodeerd door het ADD1 gen, is betrokken bij de natriumherabsorptie en -behoud door de renale buisjes. Onderzoek naar het genotype-fenotype verband wijst uit dat het T-allel een stijging van de Na+ -K+ pompactiviteit en derhalve een stijging van de natriumherabsorptie door de renale buisjes activeert. Daarom hebben dragers van dit genotype aanleg voor een grotere gevoeligheid voor zout en derhalve voor vocht vasthouden, wat zwellingen en de bijbehorende gewichtstoename kan veroorzaken [46, 49, 62, 63, 64, 65].

APOA1 CR900263 rs670, APOA2 CR024268 rs5082, APOA5 CM032546 rs2075291
De APO genen reguleren het lipidemetabolisme en het plasmatriglycerideniveau. Onderzoek naar het genotype-fenotype verband wijst uit dat dragers meer aanleg hebben voor overgewicht als reactie op een grotere inname van vetten en derhalve baat hebben bij een vetarm dieet om risico’s te voorkomen.

APOE CM900020 rs429358
Apo-E proteïne speelt een rol bij de absorptie en het metabolisme van lipoproteïne, waar cholesterol een belangrijk onderdeel van is. Apo-E bevat drie belangrijke isovormen, gecodeerd door de haplotypes ε2, ε3 en ε4. ε3 is de meest voorkomende. ε2 wordt in verband gebracht met lagere waarden LDL cholesterol en totale cholesterol en het ε4 allel voor het tegenoverliggende effect, d.w.z. een hoger niveau plasma LDL en totale cholesterol [75, 76, 77]. Met betrekking tot de impact van de consumptie van vetten in de variatie van het totale cholesterolniveau, hebben dragers van het ε2/ε4 diplotype (combinatie van haplotypes) de meest nadelige respons [77] en hebben zij derhalve baat bij een vetarm voedingsprogramma. Dragers van ε2 hebben baat bij de inname van meervoudig onverzadigde vetten om het triglycerideniveau te verlagen [78]

CLCNKA – rs848307
Vier SNP’s CLCNKA (rs848307, rs1739843, rs1010069 en rs1805152) zijn in verband gebracht met verhoogde zoutgevoeligheid door een onregelmatig grote stijging van de bloeddruk te vertonen na een bescheiden inname van zout (Na + ), ondanks een regelmatige hartslag, bloeddruk en plasma-reninespiegels vóór de zoutinname.

Zout bevat natrium, wat een elektrolyt is waarvan de hoofdfunctie de controle van lichaamsvloeistoffen is. Het is tevens noodzakelijk om de zuurbasisbalans in het lichaam, hartslag en spiersamentrekkingen te behouden [15]. Volgens de aanbevelingen van de EFSA mag de dagelijkse zoutconsumptie niet hoger zijn dan 5 g, wat 2 g/dag aan natrium vertegenwoordigt [26]. Meerdere onderzoeken hebben een sterk positief verband uitgewezen tussen de zoutconsumptie en een stijging van de systolische bloeddruk, evenals de afname ervan nadat een zoutarm dieet wordt gevolgd [40].

Een hoge bloeddruk is een belangrijke risicofactor voor hart- en vaatziekten en vertegenwoordigt circa 62 % van de acute myocardiale infarcten en 49 % van de coronaire hartziekten [41]. Type 2 diabetes is tevens verantwoordelijk voor overlijden door een hoge bloeddruk, waarbij dit laatste tweemaal zo vaak voorkomt onder mensen met diabetes [42].

Een van de meest voorkomende diëten voor een beperkte zoutconsumptie en bevordering van de kaliumconsumptie is het DASH-dieet [43], hoewel het Mediterraans dieet ook een uitmuntend alternatief is. De zoutgevoeligheid van elke persoon die in verband wordt gebracht met een hoge bloeddruk, is zeer variabel [40]. Meer dan 50 % van de mensen met een hoge bloeddruk is gevoelig voor zout. Verschillende genetische varianten zijn vastgesteld en worden in verband gebracht met zoutgevoeligheid [44, 45, 46, 47, 48, 49, 50]. Derhalve kunnen mensen die er gevoelig voor zijn het beste een preventieve strategie hanteren waarbij de inname van zout en verwerkt voedsel wordt beperkt d.m.v. een gezond dieet en de inname van fruit en groente wordt bevorderd.

FADS1 CR1510437 rs174546
Meervoudig onverzadigde vetzuren met lange keten (LC-PUFAs) spelen een rol in verschillende biologische processen als onderdelen van celmembranen en als signaleringsmoleculen, waardoor de genuitdrukking en de inflammatoire respons van het lichaam [102]. LC-PUFA’s kunnen worden verworven door het dieet of kunnen worden gesynthetiseerd door desaturase en elongase vanuit precursor van essentiële vetzuren (linolzuur en α-linoleenzuur) [103]. Vetzuurdesaturase 1 (of Delta-5 desaturase; D5D), gecodeerd door het FADS1-gen, is een belangrijk enzym in de biosynthese van LC-PUFA’s. Het rs174546 polymorfisme, wat zich bevindt in de 3’UTR van het FADS1-gen, wordt in verband gebracht met D5D-activiteit, wat het aantal kopieën verlaagt van het A-allel, waarbij dragers van het AA-genotype derhalve de laatste activiteit laten zien[102, 104, 105].

Daardoor hebben personen met een A-allel meer desaturasesubstraat [104, 105], d.w.z. een precursor van essentiële vetzuren en een verlaagd niveau producten (LC-PUFAs) [104, 105, 106]. Deze dragers hebben derhalve waarschijnlijk baat bij een verhoogde consumptie van voedsel dat rijk is aan LC-PUFA’s. Het Westerse dieet bevat vaak een tekort aan vetzuren uit de omega-3 familie en is verrijkt met die uit de omega-6 familie, waardoor de voorkeur moet uitgaan naar het voornoemde om een lagere en gunstiger omega-6/omega-3 verhouding te bewerkstelligen[105, 107].

IRS1 CR096329 rs2943641
Het IRS1-eiwit is direct betrokken bij de insulinesignaleringspathway. Het heeft in het bijzonder interactie met de receptor van dit hormoon op intracellulair niveau, waardoor deze het signaal versterkt dat wordt verzonden door deze laatste na een extracellulaire verbinding van de insuline. Er bestaat bewijs dat een dieetprogramma ten gunste van complexe koolhydraten,dat weinig vetten bevat gunstig is om de insulineresistentie te verlagen bij personen met het CC-genotype [122]. Deze voedingsaanpak leidt ook tot meer voordeel voor gewichtsverlies [122]

NR1D1 – rs2314339
Veel voorkomende circadiaanse-gerelateerde genvarianten gaan gepaard met een verhoogd risico op metabolische veranderingen, waaronder diabetes type 2. Er is echter nog weinig bekend over de vraag of voeding en slaap de associaties tussen circadiane-gerelateerde varianten ( CLOCK -rs1801260, CRY2 -rs11605924, MTNR1B -rs1387153, MTNR1B -rs10830963, NR1D1 -rs2314339) en cardiometabolische eigenschappen (nuchtere glucose [FG], HOMA-insulineresistentie, BMI, tailleomtrek en HDL-cholesterol) om gepersonaliseerde aanbevelingen mogelijk te maken.

PPM1K – rs1440581
Allel C van PPM1K rs1440581 was geassocieerd met verhoogde serum Val, totale BCAA’s en Cardiovasculaire risico’s. rs1440581 CC-genotype kan een betere marker zijn dan baseline serum-BCAA’s bij het voorspellen van het risico op hart- en vaatziekten. Er is aangetoond dat circulerende aminozuren met vertakte keten (BCAA’s) en aromatische aminozuren (AAA’s) in verband worden gebracht met insulineresistentie en het risico op diabetes. Het algemene rs1440581 T-allel in het proteïnefosfatase Mg2+/Mn2+-afhankelijke 1K-gen ( PPM1K ) is in verband gebracht met verhoogde BCAA-concentraties en het risico op type 2-diabetes. PPM1K rs1440581 kan veranderingen in het glucosemetabolisme tijdens gewichtsverlies beïnvloeden, en dit effect is afhankelijk van de inname van vet en koolhydraten via de voeding.

REFERENTIES mijnNutrigenen

[1] P. Adab, M. Pallan, and P. H. Whincup, BMJ-BRITISH MEDICAL JOURNAL 361, k2293 (2018). [2] K. D. Hall, G. Sacks, D. Chandramohan, C. C. Chow, Y. C. Wang, S. L. Gortmaker, and B. A. Swinburn, The Lancet 378, 826 (2011). [3] H. Bays, Current opinion in endocrinology, diabetes, and obesity 21, 345 (2014). [4] M. C. Petersen and G. I. Shulman, Physiological reviews 98, 2133 (2018). [5] N. P. Greene, J. D. Fluckey, B. S. Lambert, E. S. Greene, S. E. Riechman, and S. F. Crouse, American Journal of Physiology-Endocrinology and Metabolism 303, E1212 (2012). [6] A. L. Catapano, I. Graham, G. De Backer, O. Wiklund, M. J. Chapman, H. Drexel, A. W. Hoes, C. S. Jennings, U. Landmesser, T. R. Pedersen, et al., European heart journal 37, 2999 (2016). [7] R. A. Roth, Nutrition & diet therapy (Cengage Learning, 2013). [8] V. Ormazabal, S. Nair, O. Elfeky, C. Aguayo, C. Salomon, and F. A. Zuñiga, Cardiovascular diabetology 17, 122 (2018). [9] B. G. Nordestgaard, Circulation research 118, 547 (2016). [10] M. Eslam, L. Valenti, and S. Romeo, Journal of hepatology 68, 268 (2018). [11] A. Lonardo, S. Sookoian, C. J. Pirola, and G. Targher, Metabolism 65, 1136 (2016). [12] M. C. Ryan, C. Itsiopoulos, T. Thodis, G. Ward, N. Trost, S. Hofferberth, K. O’Dea, P. V. Desmond, N. A. Johnson, and A. M. Wilson, Journal of hepatology 59, 138 (2013). [13] E. A. for the Study of the Liver, E. A. for the Study of Diabetes (EASD, et al., Obesity facts 9, 65 (2016). [14] R. R. Wing and J. O. Hill, Annual review of nutrition 21, 323 (2001). [15] F. Riveros-McKay, V. Mistry, R. Bounds, A. Hendricks, J. M. Keogh, H. Thomas, E. Henning, L. J. Corbin, S. O’Rahilly, E. Zeggini, et al., PLoS genetics 15, e1007603 (2019). [16] S. F. Meisel, R. J. Beeken, C. H. van Jaarsveld, and J. Wardle, Obesity 23, 305 (2015). [17] S. F. Meisel, C. Walker, and J. Wardle, Obesity 20, 540 (2012). [18] F. Greenway, International journal of obesity 39, 1188 (2015). [19] K. Elfhag and S. Rössner, Obesity reviews 6, 67 (2005). [20] J. A. Martínez and F. I. Milagro, Trends in food science & technology 42, 97 (2015). [21] T. Wang, Y. Heianza, D. Sun, T. Huang, W. Ma, E. B. Rimm, J. E. Manson, F. B. Hu, W. C. Willett, and L. Qi, bmj 360, j5644 (2018). [22] E. R. Grimm and N. I. Steinle, Nutrition reviews 69, 52 (2011). [23] M. de Krom, F. Bauer, D. Collier, R. Adan, and S. E. La Fleur, Annual review of nutrition 29, 283 (2009). [24] A. J. Mayhew, M. Pigeyre, J. Couturier, and D. Meyre, Neuroendocrinology 106, 292 (2018). [25] F. Stutzmann, S. Cauchi, E. Durand, C. Calvacanti-Proenca, M. Pigeyre, A. Hartikainen, U. Sovio, J. Tichet, M. Marre, J. Weill, et al., International Journal of Obesity 33, 373 (2009). [26] M. Garaulet, Y.-C. Lee, J. Shen, L. D. Parnell, D. K. Arnett, M. Y. Tsai, C.-Q. Lai, and J. M. Ordovas, European Journal of Human Genetics 18, 364 (2010). [27] J. K. Winkler, A. Woehning, J.-H. Schultz, M. Brune, N. Beaton, T. D. Challa, S. Minkova, E. Roeder, P. P. Nawroth, H.-C. Friederich, et al., Nutrition 28, 996 (2012). [28] E. E. Blaak, Current opinion in clinical nutrition and metabolic care 19, 289 (2016). [29] A. Pan and F. B. Hu, Current Opinion in Clinical Nutrition & Metabolic Care 14, 385 (2011). [30] C. V. De Almeida, M. R. de Camargo, E. Russo, and A. Amedei, World journal of gastroenterology 25, 151 (2019). [31] C. J. Rebello, C. E. O’neil, and F. L. Greenway, Nutrition reviews 74, 131 (2015). [32] J. L. Slavin, Nutrition 21, 411 (2005). [33] R. Zárate, N. el Jaber-Vazdekis, N. Tejera, J. A. Pérez, and C. Rodríguez, Clinical and translational medicine 6, 25 (2017). [34] F. Chilton, R. Dutta, L. Reynolds, S. Sergeant, R. Mathias, and M. Seeds, Nutrients 9, 1165 (2017). [35] E. F. S. A. (EFSA), EFSA Supporting Publications 14, e15121E (2017). [36] Food and A. O. of the United Nations, Fats and fatty acids in human nutrition Report of an expert consultation (FAO Food and Nutrition Paper 91, FAO, Rome, 2010). [37] L. Schwingshackl and G. Hoffmann, Lipids in health and disease 13, 154 (2014). [38] N. R. Jones, N. G. Forouhi, K.-T. Khaw, N. J. Wareham, and P. Monsivais, European journal of epidemiology 33, 235 (2018). [39] G. Wu, Food & function 7, 1251 (2016). [40] M. Lonnie, E. Hooker, J. Brunstrom, B. Corfe, M. Green, A. Watson, E. Williams, E. Stevenson, S. Penson, and A. Johnstone, Nutrients 10, 360 (2018). [41] D. H. Pesta and V. T. Samuel, Nutrition & metabolism 11, 53 (2014). [42] X. Zhang, Q. Qi, C. Zhang, S. R. Smith, F. B. Hu, F. M. Sacks, G. A. Bray, and L. Qi, Diabetes 61, 3005 (2012). [43] Q. Qi, Y. Zheng, T. Huang, J. Rood, G. A. Bray, F. M. Sacks, and L. Qi, Diabetologia 58, 2791 (2015). [44] World Health Organization and others, “Vitamin and mineral requirements in human nutrition,” (2005). [45] E. Reboul, Nutrients 5, 3563 (2013). [46] J. Fiedor and K. Burda, Nutrients 6, 466 (2014). [47] G. F. Combs Jr and J. P. McClung, The vitamins: fundamental aspects in nutrition and health (Academic press, 2016). [48] M. Parra, S. Stahl, and H. Hellmann, Cells 7, 84 (2018). [49] D. Dalto and J.-J. Matte, Nutrients 9, 189 (2017). [50] S.-C. Liew, Revista da Associação Médica Brasileira 62, 90 (2016). [51] Y. Li, T. Huang, Y. Zheng, T. Muka, J. Troup, and F. B. Hu, Journal of the American Heart Association 5, e003768 (2016). [52] V. E. Ohrvik and C. M. Witthoft, Nutrients 3, 475 (2011). [53] R. M. Winkels, I. A. Brouwer, E. Siebelink, M. B. Katan, and P. Verhoef, The American journal of clinical nutrition 85, 465 (2007). [54] F. Watanabe and T. Bito, Experimental Biology and Medicine 243, 148 (2018). [55] A. Hunt, D. Harrington, and S. Robinson, bmj 349, g5226 (2014). [56] R. Green, Blood 129, 2603 (2017). [57] F. Watanabe, Y. Yabuta, T. Bito, and F. Teng, Nutrients 6, 1861 (2014). [58] A. Valente, T. G. Albuquerque, A. Sanches-Silva, and H. S. Costa, Food Research International 44, 2237 (2011). [59] N. Smirnoff, Free Radical Biology and Medicine 122, 116 (2018). [60] A. Sorice, E. Guerriero, F. Capone, G. Colonna, G. Castello, and S. Costantini, Mini reviews in medicinal chemistry 14, 444 (2014). [61] C. S. Johnston, in Subcellular Biochemistry (Springer, 1996) pp. 189–213. [62] P. H. Golding, BMC hematology 18, 13 (2018

[63] S. Hansen, P. Tveden-Nyborg, and J. Lykkesfeldt, Nutrients 6, 3818 (2014). [64] R. H. Fletcher and K. M. Fairfield, Jama 287, 3127 (2002). [65] D. D. Bikle, Chemistry & biology 21, 319 (2014). [66] S. Basit, British journal of biomedical science 70, 161 (2013). [67] T. J. Wang, F. Zhang, J. B. Richards, B. Kestenbaum, J. B. Van Meurs, D. Berry, D. P. Kiel, E. A. Streeten, C. Ohlsson, D. L. Koller, et al., The Lancet 376, 180 (2010). [68] R. Bouillon, Nature Reviews Endocrinology 13, 466 (2017). [69] E. Reboul, Antioxidants 6, 95 (2017). [70] R. García-Closas, A. Berenguer, M. J. Tormo, M. J. Sánchez, J. R. Quiros, C. Navarro, R. Arnaud, M. Dorronsoro, M. D. Chirlaque, A. Barricarte, et al., British Journal of Nutrition 91, 1005 (2004). [71] A. Yadav, R. Kumari, A. Yadav, J. Mishra, S. Srivatva, and S. Prabha, Research in Environment and Life Sciences 9, 1328 (2016). [72] E. Niki, The Korean journal of internal medicine 30, 571 (2015). [73] G. Lee and S. Han, Nutrients 10, 1614 (2018). [74] M. Malavolta and E. Mocchegiani, Molecular basis of nutrition and aging: a volume in the molecular nutrition series (Academic Press, 2016). [75] C. Thoma, C. P. Day, and M. I. Trenell, Journal of hepatology 56, 255 (2012). [76] G. López-Lluch and P. Navas, The Journal of physiology 594, 2043 (2016). [77] M. C. Klempel, C. M. Kroeger, S. Bhutani, J. F. Trepanowski, and K. A. Varady, Nutrition journal 11, 98 (2012). [78] L. Goni, M. Cuervo, F. I. Milagro, and J. A. Martínez, The Journal of nutrition 146, 905S (2015). [79] I. Rudkowska and L. Pérusse, Progress in Molecular Biology and Translational Science 108, 347 (2012). [80] K. Masuo, T. Katsuya, H. Kawaguchi, Y. Fu, H. Rakugi, T. Ogihara, and M. L. Tuck, American Journal of Hypertension 18, 1508 (2005). [81] E. Goyenechea, L. Collins, D. Parra, I. Abete, A. Crujeiras, S. O’Dell, and J. Martinez, Hormone and Metabolic Research 41, 55 (2009). [82] K. B. Adamo, R. Dent, C. D. Langefeld, M. Cox, K. Williams, K. M. Carrick, J. S. Stuart, S. S. Sundseth, M.-E. Harper, R. McPherson, et al., Obesity 15, 1068 (2007). [83] D. De Luis, R. Aller, O. Izaola, M. Gonzalez Sagrado, and R. Conde, Annals of Nutrition and Metabolism 50, 354 (2006). [84] M. Garaulet, M. D. Corbalan, J. A. Madrid, E. Morales, J. Baraza, Y.-C. Lee, and J. Ordovas, International Journal of Obesity 34, 516 (2010). [85] B. A. Jensen, T. S. Nielsen, A. M. Fritzen, J. B. Holm, E. Fjære, A. K. Serup, K. Borkowski, S. Risis, S. I. Pærregaard, I. Søgaard, et al., Metabolism 65, 1706 (2016). [86] B. Sears and M. Perry, Lipids in health and disease 14, 121 (2015). [87] J. J. DiNicolantonio and J. H. O’Keefe, “Effects of dietary fats on blood lipids: a review of direct comparison trials,” (2018). [88] I. Pinho, S. Rodrigues, B. Franchini, and P. Graça, (2016). [89] C. Sánchez-Moreno, J. M. Ordovás, C. E. Smith, J. C. Baraza, Y.-C. Lee, and M. Garaulet, The Journal of Nutrition 141, 380 (2011). [90] J. Aberle, D. Evans, F. Beil, and U. Seedorf, Clinical genetics 68, 152 (2005). [91] J. Mattei, S. Demissie, K. L. Tucker, and J. M. Ordovas, The Journal of Nutrition 139, 2301 (2009). [92] M. Xu, G. A. Bray, D. H. Ryan, F. M. Sacks, G. Ning, L. Qi, et al., The Journal of Nutrition 145, 1289 (2015). [93] D. Corella, D. K. Arnett, K. L. Tucker, E. K. Kabagambe, M. Tsai, L. D. Parnell, C.-Q. Lai, Y.-C. Lee, D. Warodomwichit, P. N. Hopkins, et al., The Journal of Nutrition 141, 2219 (2011). [94] W. B. Farquhar, D. G. Edwards, C. T. Jurkovitz, and W. S. Weintraub, Journal of the American College of Cardiology 65, 1042 (2015). [95] O. M. Dong, BMJ Nutrition, Prevention & Health , bmjnph (2018). [96] J. R. Petrie, T. J. Guzik, and R. M. Touyz, Canadian Journal of Cardiology 34, 575 (2018). [97] S. P. Juraschek, A. C. Gelber, H. K. Choi, L. J. Appel, and E. R. Miller III, Arthritis & Rheumatology 68, 3002 (2016). [98] R. A. Felder and P. A. Jose, Nature Clinical Practice Nephrology 2, 637 (2006). [99] Z. Wang, C. Zeng, M. V. Van Anthony, S.-Y. Chen, P. Konkalmatt, X. Wang, L. D. Asico, J. E. Jones, Y. Yang, H. Sanada, et al., Hypertension 67, 325 (2016). [100] P. Strazzullo and F. Galletti, Current Hypertension Reports 9, 25 (2007). [101] E. M. Snyder, S. T. Turner, M. J. Joyner, J. H. Eisenach, and B. D. Johnson, The Journal of Physiology 574, 947 (2006). [102] L. Pojoga, N. S. Kolatkar, J. S. Williams, T. S. Perlstein, X. Jeunemaitre, N. J. Brown, P. N. Hopkins, B. A. Raby, and G. H. Williams, Hypertension 48, 892 (2006). [103] N. Glorioso, F. Filigheddu, D. Cusi, C. Troffa, M. Conti, M. Natalizio, G. Argiolas, C. Barlassina, and G. Bianchi, Hypertension 39, 357 (2002). [104] C. Barlassina, C. Dal Fiume, C. Lanzani, P. Manunta, G. Guffanti, A. Ruello, G. Bianchi, L. Del Vecchio, F. Macciardi, and D. Cusi, Human Molecular Genetics 16, 1630 (2007). [105] J. G. Lisko, G. E. Lee, J. B. Kimbrell, M. E. Rybak, L. Valentin-Blasini, and C. H. Watson, Nicotine & Tobacco Research 19, 484 (2016). [106] G. Grosso, J. Godos, F. Galvano, and E. L. Giovannucci, Annual review of nutrition 37, 131 (2017). [107] European Food Safety Authority, “Scientific opinion on the safety of caffeine by the EFSA panel on dietetic products, nutrition and allergies ( NDA),” (2015). [108] J. L. Temple, C. Bernard, S. E. Lipshultz, J. D. Czachor, J. A. Westphal, and M. A. Mestre, Frontiers in psychiatry 8, 80 (2017). [109] S. Casal, R. Alves, E. Mendes, and M. Oliveira, Relatório Técnico (2009). [110] A. Nehlig, Pharmacological Reviews 70, 384 (2018). [111] M. C. Cornelis, K. L. Monda, K. Yu, N. Paynter, E. M. Azzato, S. N. Bennett, S. I. Berndt, E. Boerwinkle, S. Chanock, N. Chatterjee, et al., PLoS Genetics 7, e1002033 (2011). [112] M. C. Cornelis, T. Kacprowski, C. Menni, S. Gustafsson, E. Pivin, J. Adamski, A. Artati, C. B. Eap, G. Ehret, N. Friedrich, et al., Human Molecular Genetics 25, 5472 (2016). [113] J. L. Treur, M. Gibson, A. E. Taylor, P. J. Rogers, and M. R. Munafo, Journal of sleep research 27, e12695 (2018). [114] A. Hutchison, G. Wittert, and L. Heilbronn, Nutrients 9, 222 (2017). [115] A. Gunes and M.-L. Dahl, (2008). [116] P. J. Dekker, D. Koenders, and M. J. Bruins, Nutrients 11, 551 (2019). [117] A. Szilagyi and N. Ishayek, Nutrients 10, 1994 (2018). [118] B. Misselwitz, D. Pohl, H. Frühauf, M. Fried, S. R. Vavricka, and M. Fox, United European gastroenterology journal 1, 151 (2013). [119] Y. Deng, B. Misselwitz, N. Dai, and M. Fox, Nutrients 7, 8020 (2015). [120] R. Mattar, D. F. de Campos Mazo, and F. J. Carrilho, Clinical and experimental gastroenterology 5, 113 (2012). [121] J. R. Biesiekierski, Journal of gastroenterology and hepatology 32, 78 (2017). [122] P. Kumar, M. Chatli, N. Mehta, P. Singh, O. Malav, and A. K. Verma, Critical reviews in food science and nutrition 57, 923 (2017). [123] P. Grace-Farfaglia, J. Nutr. Health Food Eng 1, 14 (2014). [124] I. Aziz, M. Hadjivassiliou, and D. S. Sanders, Nature Reviews Gastroenterology & Hepatology 12, 516 (2015). [125] B. Lebwohl, D. S. Sanders, and P. H. Green, The Lancet 391, 70 (2018). [126] V. Fuchs, K. Kurppa, H. Huhtala, M. Mäki, L. Kekkonen, and K. Kaukinen, United European gastroenterology journal 6, 567 (2018). [127] L. M. Sollid and B. A. Lie, Clinical Gastroenterology and Hepatology 3, 843 (2005). [128] G. Casella, V. Villanacci, C. Di Bella, G. Bassotti, J. Bold, and K. Rostami, Gastroenterology and hepatology from bed to bench 11, 197 (2018). [129] B. Lebwohl, J. F. Ludvigsson, and P. H. Green, Bmj 351, h4347 (2015). [130] L. G. Straub and P. E. Scherer, Nature Metabolism 1, 334 (2019). [131] M.-F. Hivert, A. K. Manning, J. B. McAteer, J. C. Florez, J. Dupuis, C. S. Fox, C. J. O’Donnell, L. A. Cupples, and J. B. Meigs, Diabetes 57, 3353 (2008). [132] P. J. Rogers, C. Hohoff, S. V. Heatherley, E. L. Mullings, P. J. Maxfield, R. P. Evershed, J. Deckert, and D. J. Nutt, Neuropsychopharmacology 35, 1973 (2010). [133] E. Childs, C. Hohoff, J. Deckert, K. Xu, J. Badner, and H. De Wit, Neuropsychopharmacology 33, 2791 (2008). [134] K. Masuo, T. Katsuya, Y. Fu, H. Rakugi, T. Ogihara, and M. L. Tuck, Circulation 111, 3429 (2005). [135] O. Ramos-Lopez, J. Riezu-Boj, F. Milagro, L. Goni, M. Cuervo, and J. Martinez, Nutrition, Metabolism and Cardiovascular Diseases (2017). [136] A. R. Josse, L. A. Da Costa, H. Campos, and A. El-Sohemy, The American Journal of Clinical Nutrition 96, 665 (2012). [137] T. Domínguez-Reyes, C. C. Astudillo-López, L. Salgado-Goytia, J. Muñoz-Valle, A. B. Salgado-Bernabé, I. P. Guzmán-Guzmán, N. Castro-Alarcón, M. E. MorenoGodínez, and I. Parra-Rojas, Lipids in Health and Disease 14, 106 (2015). [138] D. Corella, C.-Q. Lai, S. Demissie, L. A. Cupples, A. K. Manning, K. L. Tucker, and J. M. Ordovas, Journal of Molecular Medicine 85, 119 (2007). [139] C. M. Phillips, Nutrients 5, 32 (2013). [140] C. M. Phillips, L. Goumidi, S. Bertrais, M. R. Field, R. McManus, S. Hercberg, D. Lairon, R. Planells, and H. M. Roche, Atherosclerosis 214, 408 (2011). [141] D. Pirim, Z. H. Radwan, X. Wang, V. Niemsiri, J. E. Hokanson, R. F. Hamman, E. Feingold, C. H. Bunker, F. Y. Demirci, and M. I. Kamboh, PloS one 14, e0214060 (2019). [142] J. M. Ordovas, Obesity 16, S40 (2008). [143] K. Wu, R. Bowman, A. A. Welch, R. N. Luben, N. Wareham, K.-T. Khaw, and S. A. Bingham, European Heart Journal 28, 2930 (2007). [144] R. Fallaize, A. L. Carvalho-Wells, A. C. Tierney, C. Marin, B. Kieć-Wilk, A. Dembińska-Kieć, C. A. Drevon, C. DeFoort, J. Lopez-Miranda, U. Risérus, et al., Scientific Reports 7, 6274 (2017). [145] C. R. Bramham and E. Messaoudi, Progress in neurobiology 76, 99 (2005). [146] S.-A. Akbarian, A. Salehi-Abargouei, M. Pourmasoumi, R. Kelishadi, P. Nikpour, and M. Heidari-Beni, Advances in medical sciences 63, 43 (2018). [147] S. G. Kernie, D. J. Liebl, and L. F. Parada, The EMBO journal 19, 1290 (2000). [148] M. A. Pelleymounter, M. J. Cullen, and C. L. Wellman, Experimental neurology 131, 229 (1995). [149] M. Rios, Trends in neurosciences 36, 83 (2013). [150] A. E. Locke, B. Kahali, S. I. Berndt, A. E. Justice, T. H. Pers, F. R. Day, C. Powell, S. Vedantam, M. L. Buchkovich, J. Yang, et al., Nature 518, 197 (2015). [151] Y. Guo, M. B. Lanktree, K. C. Taylor, H. Hakonarson, L. A. Lange, B. J. Keating, and I. K. S. array BMI Consortium, Human molecular genetics 22, 184 (2012). [152] C. H. Sandholt, T. Sparsø, N. Grarup, A. Albrechtsen, K. Almind, L. Hansen, U. Toft, T. Jørgensen, T. Hansen, and O. Pedersen, Diabetes 59, 1667 (2010). [153] D. A. de Luis, H. F. Ovalle, O. Izaola, D. Primo, and R. Aller, Journal of diabetes and its complications 32, 216 (2018). [154] T. Jääskeläinen, J. Paananen, J. Lindström, J. G. Eriksson, J. Tuomilehto, M. Uusitupa, F. D. P. S. Group, et al., British Journal of Nutrition 110, 1856 (2013). [155] V. Micó, L. Díez-Ricote, and L. Daimiel, International Journal of Molecular Sciences 17, 299 (2016). [156] V. Loria-Kohen, I. Espinosa-Salinas, H. Marcos-Pasero, T. Lourenço-Nogueira, J. Herranz, S. Molina, G. Reglero, and A. R. de Molina, Nutrition 32, 453 (2016). [157] M. Garaulet, A. E. Tardido, Y. Lee, C. Smith, L. Parnell, and J. Ordovas, International Journal of Obesity 36, 1436 (2012). [158] S. M. Schmid, M. Hallschmid, K. Jauch-Chara, J. Born, and B. Schultes, Journal of Sleep Research 17, 331 (2008). [159] D. J. Stein, T. K. Newman, J. Savitz, and R. Ramesar, CNS spectrums 11, 745 (2006). [160] A. Heinz and M. N. Smolka, Reviews in the Neurosciences 17, 359 (2006). [161] H. S. Dashti, C. E. Smith, Y.-C. Lee, L. D. Parnell, C.-Q. Lai, D. K. Arnett, J. Ordovás, and M. Garaulet, Chronobiology International 31, 660 (2014). [162] H. S. Dashti, J. L. Follis, C. E. Smith, T. Tanaka, M. Garaulet, D. J. Gottlieb, A. Hruby, P. F. Jacques, J. C. Kiefte-de Jong, S. Lamon-Fava, et al., Diabetes Care 38, 1456 (2015). [163] K. Mirzaei, M. Xu, Q. Qi, L. De Jonge, G. A. Bray, F. Sacks, and L. Qi, The American Journal of Clinical Nutrition 99, 392 (2014). [164] N. Amin, E. Byrne, J. Johnson, G. Chenevix-Trench, S. Walter, I. Nolte, J. Vink, R. Rawal, M. Mangino, A. Teumer, et al., Molecular Psychiatry 17, 1116 (2012). [165] P. Sulem, D. F. Gudbjartsson, F. Geller, I. Prokopenko, B. Feenstra, K. K. Aben, B. Franke, M. den Heijer, P. Kovacs, M. Stumvoll, et al., Human Molecular Genetics 20, 2071 (2011). [166] G. McMahon, A. E. Taylor, G. D. Smith, and M. R. Munafó, PloS One 9, e103448 (2014). [167] C. F. Thorn, E. Aklillu, T. E. Klein, and R. B. Altman, Pharmacogenetics and Genomics 22, 73 (2012). [168] A. Yang, A. A. Palmer, and H. de Wit, Psychopharmacology 211, 245 (2010). [169] C. Sachse, J. Brockmöller, S. Bauer, and I. Roots, British Journal of Clinical Pharmacology 47, 445 (1999). [170] D. Manousaki, R. Mitchell, T. Dudding, S. Haworth, A. Harroud, V. Forgetta, R. L. Shah, J. Luan, C. Langenberg, N. J. Timpson, et al., The American Journal of Human Genetics 106, 327 (2020). [171] X. Jiang, P. F. O’Reilly, H. Aschard, Y.-H. Hsu, J. B. Richards, J. Dupuis, E. Ingelsson, D. Karasik, S. Pilz, D. Berry, et al., Nature communications 9, 1 (2018). [172] P. M. Johnson and P. J. Kenny, Nature neuroscience 13, 635 (2010). [173] B. Mesmar and N. Steinle, in Principles of Nutrigenetics and Nutrigenomics (Elsevier, 2020) pp. 159–165. [174] E. Stice, S. Yokum, C. Bohon, N. Marti, and A. Smolen, Neuroimage 50, 1618 (2010). [175] L. H. Epstein, J. J. Leddy, J. L. Temple, and M. S. Faith, Psychological bulletin 133, 884 (2007). [176] E. Levy, D. Ménard, E. Delvin, S. Stan, G. Mitchell, M. Lambert, E. Ziv, J. C. Feoli-Fonseca, and E. Seidman, Journal of Biological Chemistry 276, 39679 (2001). [177] Y. Takakura, K. Yoshioka, T. Umekawa, A. Kogure, H. Toda, T. Yoshikawa, and T. Yoshida, Diabetes Research and Clinical Practice 67, 36 (2005). [178] T. Zhao, M. Nzekebaloudou, et al., Atherosclerosis 210, 461 (2010). [179] M. Lefevre, J. C. Lovejoy, S. R. Smith, J. P. DeLany, C. Champagne, M. M. Most, Y. Denkins, L. de Jonge, J. Rood, and G. A. Bray, Metabolism 54, 1652 (2005). [180] C. Marín, F. Pérez-Jiménez, P. Gómez, J. Delgado, J. A. Paniagua, A. Lozano, B. Cortés, Y. Jiménez-Gómez, M. J. Gómez, and J. López-Miranda, The American Journal of Clinical Nutrition 82, 196 (2005). [181] C. Sandholt, T. Hansen, and O. Pedersen, Nutrition & Diabetes 2, e37 (2012). [182] S. Li, J. H. Zhao, J. Luan, R. N. Luben, S. A. Rodwell, K.-T. Khaw, K. K. Ong, N. J. Wareham, and R. J. Loos, The American Journal of Clinical Nutrition 91, 184 (2009). [183] K. S. Vimaleswaran, S. Li, J. H. Zhao, J. Luan, S. A. Bingham, K.-T. Khaw, U. Ekelund, N. J. Wareham, and R. J. Loos, The American Journal of Clinical Nutrition 90, 425 (2009). [184] C. Dina, D. Meyre, S. Gallina, E. Durand, A. Körner, P. Jacobson, L. M. Carlsson, W. Kiess, V. Vatin, C. Lecoeur, et al., Nature Genetics 39, 724 (2007). [185] C. Hardman, P. Rogers, N. Timpson, and M. Munafo, International Journal of Obesity 38, 730 (2014). [186] C. S. Fox, Y. Liu, C. C. White, M. Feitosa, A. V. Smith, N. Heard-Costa, K. Lohman, A. D. Johnson, M. C. Foster, D. M. Greenawalt, et al., PLoS Genetics 8, e1002695 (2012). [187] C. Celis-Morales, C. F. Marsaux, K. M. Livingstone, S. Navas-Carretero, R. San-Cristobal, C. B. O’donovan, H. Forster, C. Woolhead, R. Fallaize, A. L. Macready, et al Obesity (2016). [188] L. Brunkwall, U. Ericson, S. Hellstrand, B. Gullberg, M. Orho-Melander, and E. Sonestedt, Food & Nutrition Research 57 (2013). [189] E. Sonestedt, B. Gullberg, U. Ericson, E. Wirfält, B. Hedblad, and M. Orho-Melander, International Journal of Obesity 35, 1041 (2011). [190] H.-J. Lee, I. kyoung Kim, J. H. Kang, Y. Ahn, B.-G. Han, J.-Y. Lee, and J. Song, Clinica Chimica Acta 411, 1716 (2010). [191] E. Sonestedt, C. Roos, B. Gullberg, U. Ericson, E. Wirfält, and M. Orho-Melander, The American Journal of Clinical Nutrition 90, 1418 (2009). [192] M. Tanofsky-Kraff, J. C. Han, K. Anandalingam, L. B. Shomaker, K. M. Columbo, L. E. Wolkoff, M. Kozlosky, C. Elliott, L. M. Ranzenhofer, C. A. Roza, et al., The American Journal of Clinical Nutrition 90, 1483 (2009). [193] C. H. Andreasen, K. L. Stender-Petersen, M. S. Mogensen, S. S. Torekov, L. Wegner, G. Andersen, A. L. Nielsen, A. Albrechtsen, K. Borch-Johnsen, S. S. Rasmussen, et al., Diabetes 57, 95 (2008). [194] R. A. Price, W.-D. Li, and H. Zhao, BMC Medical Genetics 9, 1 (2008). [195] T. Huang, Q. Qi, Y. Li, F. B. Hu, G. A. Bray, F. M. Sacks, D. A. Williamson, and L. Qi, The American journal of clinical nutrition 99, 1126 (2014). [196] T. M. Frayling, N. J. Timpson, M. N. Weedon, E. Zeggini, R. M. Freathy, C. M. Lindgren, J. R. Perry, K. S. Elliott, H. Lango, N. W. Rayner, et al., Science 316, 889 (2007). [197] F. Hosseini-Esfahani, G. Koochakpoor, M. S. Daneshpour, P. Mirmiran, B. Sedaghati-khayat, and F. Azizi, Scientific Reports 7, 18057 (2017). [198] J. A. Mitchell, T. S. Church, T. Rankinen, C. P. Earnest, X. Sui, and S. N. Blair, Obesity 18, 641 (2010). [199] T. Rankinen, T. Rice, M. Teran-Garcia, D. C. Rao, and C. Bouchard, Obesity 18, 322 (2010). [200] A. Hazra, P. Kraft, R. Lazarus, C. Chen, S. J. Chanock, P. Jacques, J. Selhub, and D. J. Hunter, Human Molecular Genetics 18, 4677 (2009). [201] T. Tanaka, P. Scheet, B. Giusti, S. Bandinelli, M. G. Piras, G. Usala, S. Lai, A. Mulas, A. M. Corsi, A. Vestrini, et al., The American Journal of Human Genetics 84, 477 (2009). [202] A. Hazra, P. Kraft, J. Selhub, E. L. Giovannucci, G. Thomas, R. N. Hoover, S. J. Chanock, and D. J. Hunter, Nature Genetics 40, 1160 (2008). [203] J. Dupuis, C. Langenberg, I. Prokopenko, R. Saxena, N. Soranzo, A. U. Jackson, E. Wheeler, N. L. Glazer, N. Bouatia-Naji, A. L. Gloyn, et al., Nature Genetics 42, 105 (2010). [204] M. Bi, W. H. L. Kao, E. Boerwinkle, R. C. Hoogeveen, L. J. Rasmussen-Torvik, B. C. Astor, K. E. North, J. Coresh, and A. Köttgen, PloS one 5, e11690 (2010). [205] M. E. Matzko, G. Argyropoulos, G. C. Wood, X. Chu, R. J. McCarter, C. D. Still, and G. S. Gerhard, Obesity Surgery 22, 783 (2012). [206] U. Mager, T. Degenhardt, L. Pulkkinen, M. Kolehmainen, A.-M. Tolppanen, J. Lindström, J. G. Eriksson, C. Carlberg, J. Tuomilehto, M. Uusitupa, et al., PLoS One 3, e2941 (2008). [207] I. K. S. array BMI Consortium et al., Human molecular genetics 22, 184 (2012). [208] E. K. Speliotes, C. J. Willer, S. I. Berndt, K. L. Monda, G. Thorleifsson, A. U. Jackson, H. L. Allen, C. M. Lindgren, R. Mägi, J. C. Randall, et al., Nature Genetics 42, 937 (2010). [209] M. V. Van Anthony, J. E. Jones, I. Armando, C. Palmes-Saloma, P. Yu, A. M. Pascua, L. Keever, F. B. Arnaldo, Z. Wang, Y. Luo, et al., Journal of Biological Chemistry 284, 21425 (2009). [210] R. A. Felder, H. Sanada, J. Xu, P.-Y. Yu, Z. Wang, H. Watanabe, L. D. Asico, W. Wang, S. Zheng, I. Yamaguchi, et al., Proceedings of the National Academy of Sciences 99, 3872 (2002). [211] H. Watanabe, J. Xu, C. Bengra, P. A. Jose, and R. A. Felder, Kidney International 62, 790 (2002). [212] M. P. Horan, S. Y. Chai, N. Munusamy, K. H. Tay, L. Wienholt, J. A. Tye-Din, J. Daveson, M. Varney, and T. Badrick, Journal of clinical pathology 71, 900 (2018). [213] A. J. Monsuur, P. I. de Bakker, A. Zhernakova, D. Pinto, W. Verduijn, J. Romanos, R. Auricchio, A. Lopez, D. A. van Heel, J. B. A. Crusius, et al., PloS one 3, e2270 (2008). [214] C. Catassi and A. Fasano, The American journal of medicine 123, 691 (2010). [215] J. M. Major, K. Yu, W. Wheeler, H. Zhang, M. C. Cornelis, M. E. Wright, M. Yeager, K. Snyder, S. J. Weinstein, A. Mondul, et al., Human Molecular Genetics 20, 3876 (2011). [216] L. Ferrucci, J. R. Perry, A. Matteini, M. Perola, T. Tanaka, K. Silander, N. Rice, D. Melzer, A. Murray, C. Cluett, et al., The American Journal of Human Genetics 84, 123 (2009). [217] T. M. Teslovich, K. Musunuru, A. V. Smith, A. C. Edmondson, I. M. Stylianou, M. Koseki, J. P. Pirruccello, S. Ripatti, D. I. Chasman, C. J. Willer, et al., Nature 466, 707 (2010). [218] S. Kathiresan, O. Melander, C. Guiducci, A. Surti, N. P. Burtt, M. J. Rieder, G. M. Cooper, C. Roos, B. F. Voight, A. S. Havulinna, et al., Nature genetics 40, 189 (2008). [219] C. J. Willer, S. Sanna, A. U. Jackson, A. Scuteri, L. L. Bonnycastle, R. Clarke, S. C. Heath, N. J. Timpson, S. S. Najjar, H. M. Stringham, et al., Nature genetics 40, 161 (2008). [220] A. Isaacs, F. A. Sayed-Tabatabaei, O. T. Njajou, J. C. Witteman, and C. M. van Duijn, The Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism 89, 3858 (2004). [221] C. N. Spracklen, P. Chen, Y. J. Kim, X. Wang, H. Cai, S. Li, J. Long, Y. Wu, Y. X. Wang, F. Takeuchi, et al., Human Molecular Genetics 26, 1770 (2017). [222] J. M. Ordovas, D. Corella, S. Demissie, L. A. Cupples, P. Couture, O. Coltell, P. W. Wilson, E. J. Schaefer, and K. L. Tucker, Circulation 106, 2315 (2002). [223] G. S. Sagoo, I. Tatt, G. Salanti, A. S. Butterworth, N. Sarwar, M. van Maarle, J. W. Jukema, B. Wiman, J. J. Kastelein, A. M. Bennet, et al., American Journal of Epidemiology 168, 1233 (2008). [224] E. Boes, S. Coassin, B. Kollerits, I. M. Heid, and F. Kronenberg, Experimental Gerontology 44, 136 (2009). [225] M.-J. Ariza, M.-Á. Sánchez-Chaparro, F.-J. Barón, A.-M. Hornos, E. Calvo-Bonacho, J. Rioja, P. Valdivielso, J.-A. Gelpi, and P. González-Santos, BMC Medical Genetics 11, 1 (2010). [226] Y. Ma, K. Tucker, C. Smith, Y. Lee, T. Huang, K. Richardson, L. Parnell, C. Lai, K. L. Young, A. Justice, et al., Nutrition, Metabolism and Cardiovascular Diseases 24, 1323 (2014). [227] D. S. Evans, M. A. Calton, M. J. Kim, P.-Y. Kwok, I. Miljkovic, T. Harris, A. Koster, Y. Liu, G. J. Tranah, N. Ahituv, et al., PloS One 9, e96805 (2014). [228] G. Thorleifsson, G. B. Walters, D. F. Gudbjartsson, V. Steinthorsdottir, P. Sulem, A. Helgadottir, U. Styrkarsdottir, S. Gretarsdottir, S. Thorlacius, I. Jonsdottir, et al., Nature genetics 41, 18 (2009). [229] J. C. Chambers, P. Elliott, D. Zabaneh, W. Zhang, Y. Li, P. Froguel, D. Balding, J. Scott, and J. S. Kooner, Nature Genetics 40, 716 (2008). [230] R. J. Loos, C. M. Lindgren, S. Li, E. Wheeler, J. H. Zhao, I. Prokopenko, M. Inouye, R. M. Freathy, A. P. Attwood, J. S. Beckmann, et al., Nature Genetics 40, 768 (2008). [231] Z. Yilmaz, C. Davis, N. J. Loxton, A. S. Kaplan, R. D. Levitan, J. C. Carter, and J. L. Kennedy, International Journal of Obesity 39, 114 (2015). [232] H. Choquet and D. Meyre, Current Genomics 12, 169 (2011). [233] S. Park, J. W. Daily, X. Zhang, H. S. Jin, H. J. Lee, and Y. H. Lee, Nutrition & Metabolism 13, 1 (2016). [234] D. Meyre, J. Delplanque, J.-C. Chévre, C. Lecoeur, S. Lobbens, S. Gallina, E. Durand, V. Vatin, F. Degraeve, C. Proença, et al., Nature Genetics 41, 157 (2009). [235] A. Hinney, A.-L. Volckmar, and N. Knoll, Progress in Molecular Biology and Translational Science 114, 147 (2013). [236] F. Stutzmann, V. Vatin, S. Cauchi, A. Morandi, B. Jouret, O. Landt, P. Tounian, C. Levy-Marchal, R. Buzzetti, L. Pinelli, et al., Human Molecular Genetics 16, 1837 (2007). [237] E. H. Young, N. J. Wareham, S. Farooqi, A. Hinney, J. Hebebrand, S. Scherag, Andréand O’Rahilly, I. Barroso, and M. S. Sandhu, International Journal of Obesity 31, 1437 (2007). [238] I. Heid, C. Vollmert, A. Hinney, A. Döring, F. Geller, H. Löwel, H. Wichmann, T. Illig, J. Hebebrand, and F. Kronenberg, Journal of Medical Genetics 42, e21 (2005). [239] F. Geller, K. Reichwald, A. Dempfle, T. Illig, C. Vollmert, S. Herpertz, W. Siffert, M. Platzer, C. Hess, T. Gudermann, et al., The American Journal of Human Genetics 74, 572 (2004). [240] A. Liebert, S. López, B. L. Jones, N. Montalva, P. Gerbault, W. Lau, M. G. Thomas, N. Bradman, N. Maniatis, and D. M. Swallow, Human genetics 136, 1445 (2017). [241] L. C. Olds and E. Sibley, Human molecular genetics 12, 2333 (2003). [242] F. Imtiaz, E. Savilahti, A. Sarnesto, D. Trabzuni, K. Al-Kahtani, I. Kagevi, M. Rashed, B. Meyer, and I. Järvelä, Journal of medical genetics 44, e89 (2007). [243] N. S. Enattah, T. Sahi, E. Savilahti, J. D. Terwilliger, L. Peltonen, and I. Järvelä, Nature genetics 30, 233 (2002). [244] Å. Fredriksen, K. Meyer, P. M. Ueland, S. E. Vollset, T. Grotmol, and J. Schneede, Human Mutation 28, 856 (2007). [245] M. Garaulet, M. D. Corbalán-Tutau, J. A. Madrid, J. C. Baraza, L. D. Parnell, Y.-C. Lee, and J. M. Ordovas, Journal of the American Dietetic Association 110, 917 (2010). [246] D. J. Liu, G. M. Peloso, H. Yu, A. S. Butterworth, X. Wang, A. Mahajan, D. Saleheen, C. Emdin, D. Alam, A. C. Alves, et al., Nature genetics 49, 1758 (2017). [247] B. Grygiel-Górniak, Nutrition Journal 13, 1 (2014). [248] J. Robitaille, D. Gaudet, L. Perusse, and M. Vohl, International Journal of Obesity 31, 411 (2007). [249] A. J. Hautala, A. S. Leon, J. S. Skinner, D. Rao, C. Bouchard, and T. Rankinen, American Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology 292, H2498 (2007). [250] L. M. Delahanty, Q. Pan, K. A. Jablonski, K. E. Watson, J. M. McCaffery, A. Shuldiner, S. E. Kahn, W. C. Knowler, J. C. Florez, P. W. Franks, et al., Diabetes Care 35, 363 (2012). [251] E. Goyenechea, M. D. Parra, and J. A. Martinez, British Journal of Nutrition 96, 965 (2006). [252] C. Galbete, J. Toledo, M. Martínez-González, J. A. Martínez, F. Guillén-Grima, and A. Marti, Genes & Nutrition 8, 61 (2013). [253] A. Leturque, E. Brot-Laroche, and M. Le Gall, American Journal of Physiology-Endocrinology and Metabolism 296, E985 (2009). [254] K. M. Eny, T. M. Wolever, B. Fontaine-Bisson, and A. El-Sohemy, Physiological Genomics 33, 355 (2008). [255] M. D. Glidden, K. Aldabbagh, N. B. Phillips, K. Carr, Y.-S. Chen, J. Whittaker, M. Phillips, N. P. Wickramasinghe, N. Rege, M. Swain, et al., Journal of Biological Chemistry 293, 47 (2018). [256] A. Stančáková, T. Kuulasmaa, J. Paananen, A. U. Jackson, L. L. Bonnycastle, F. S. Collins, M. Boehnke, J. Kuusisto, and M. Laakso, Diabetes 58, 2129 (2009). [257] M. Fan, W. Li, L. Wang, S. Gu, S. Dong, M. Chen, H. Yin, J. Zheng, X. Wu, J. Jin, et al., “Association of slc30a8 gene polymorphism with type 2 diabetes, evidence from 46 studies: a meta-analysis,” (2016). [258] Y. Jing, Q. Sun, Y. Bi, S. Shen, and D. Zhu, Nutrition, Metabolism and Cardiovascular Diseases 21, 398 (2011). [259] S. Cauchi, S. Del Guerra, H. Choquet, V. DAleo, C. J. Groves, R. Lupi, M. I. McCarthy, P. Froguel, and P. Marchetti, Molecular genetics and metabolism 100, 77 (2010). [260] A. Sutton, H. Khoury, C. Prip-Buus, C. Cepanec, D. Pessayre, and F. Degoul, Pharmacogenetics and Genomics 13, 145 (2003). [261] T. Algarve, F. Barbisan, E. Ribeiro, M. Duarte, M. Mânica-Cattani, C. Mostardeiro, A. Lenz, and I. da Cruz, Genetics and Molecular Research 12, 5134 (2013). [262] W. Stahl and H. Sies, Biochimica et Biophysica Acta (BBA)-Molecular Basis of Disease 1740, 101 (2005). [263] J. Tucker and D. Townsend, Biomedicine & Pharmacotherapy 59, 380 (2005). [264] S. B. Nimse and D. Pal, Rsc Advances 5, 27986 (2015). [265] J. A. Martinez, S. Navas-Carretero, W. H. Saris, and A. Astrup, Nature Reviews Endocrinology 10, 749 (2014). [266] M. Heni, S. Herzberg-Schäfer, F. Machicao, H.-U. Häring, and A. Fritsche, Diabetes Care 35, e24 (2012). [267] A. Haupt, C. Thamer, M. Heni, C. Ketterer, J. Machann, F. Schick, F. Machicao, N. Stefan, C. D. Claussen, H.-U. Häring, et al., Diabetes 59, 747 (2010). [268] C. M. Lindgren, I. M. Heid, J. C. Randall, C. Lamina, V. Steinthorsdottir, L. Qi, E. K. Speliotes, G. Thorleifsson, C. J. Willer, B. M. Herrera, et al., PLoS Genetics 5, e1000508 (2009). [269] J. Kozlitina, E. Smagris, S. Stender, B. G. Nordestgaard, H. H. Zhou, A. Tybjærg-Hansen, T. F. Vogt, H. H. Hobbs, and J. C. Cohen, Nature genetics 46, 352 (2014). [270] M. Krawczyk, M. Rau, J. M. Schattenberg, H. Bantel, A. Pathil, M. Demir, J. Kluwe, T. Boettler, F. Lammert, A. Geier, et al., Journal of lipid research 58, 247 (2017). [271] Y.-L. Liu, H. L. Reeves, A. D. Burt, D. Tiniakos, S. McPherson, J. B. Leathart, M. E. Allison, G. J. Alexander, A.-C. Piguet, R. Anty, et al., Nature communications 5, 4309 (2014). [272] Y. Lu, F. R. Day, S. Gustafsson, M. L. Buchkovich, J. Na, V. Bataille, D. L. Cousminer, Z. Dastani, A. W. Drong, T. Esko, et al., Nature communications 7, 1 (2016). [273] C.-T. Liu, K. L. Young, J. A. Brody, M. Olden, M. K. Wojczynski, N. Heard-Costa, G. Li, A. C. Morrison, D. Muzny, R. A. Gibbs, et al., Circulation: Cardiovascular Genetics 7, 344 (2014). [274] H. Mei, W. Chen, F. Jiang, J. He, S. Srinivasan, E. N. Smith, N. Schork, S. Murray, and G. S. Berenson, PloS one 7, e31470 (2012). [275] A. Scherag, C. Dina, A. Hinney, V. Vatin, S. Scherag, C. I. Vogel, T. D. Müller, H. Grallert, H.-E. Wichmann, B. Balkau, et al., PLoS Genet 6, e1000916 (2010). [276] C. J. Willer, E. K. Speliotes, R. J. Loos, S. Li, C. M. Lindgren, I. M. Heid, S. I. Berndt, A. L. Elliott, A. U. Jackson, C. Lamina, et al., Nature genetics 41, 25 (2009). [277] R. Larder, M. M. Sim, P. Gulati, R. Antrobus, Y. L. Tung, D. Rimmington, E. Ayuso, J. Polex-Wolf, B. Y. Lam, C. Dias, et al., Proceedings of the National Academy of Sciences 114, 9421 (2017)

REFERENTIES MijnDieetGenen

[62] M. Teran-Garcia, N. Santoro, T. Rankinen, J. Bergeron, T. Rice, A. S. Leon, D. Rao, J. S. Skinner, R. N. Bergman, J.-P. Després, et al., Diabetes 54, 2251 (2005). [63] J. M. Lane, A.-M. Chang, A. C. Bjonnes, D. Aeschbach, C. Anderson, B. E. Cade, S. W. Cain, C. A. Czeisler, S. A. Gharib, J. J. Gooley, et al., Diabetes 65, 1741 (2016). [64] V. Lyssenko, C. L. Nagorny, M. R. Erdos, N. Wierup, A. Jonsson, P. Spégel, M. Bugliani, R. Saxena, M. Fex, N. Pulizzi, et al., Nature Genetics 41, 82 (2009). [65] L. Goni, M. Cuervo, F. I. Milagro, and J. A. Martínez, Journal of Nutrigenetics and Nutrigenomics 7, 232 (2014). [66] J. I. Kang, C. I. Park, K. Namkoong, and S. J. Kim, Chronobiology International 32, 568 (2015). [67] D. Corella, L. Qi, J. V. Sorli, D. Godoy, O. Portoles, O. Coltell, A. S. Greenberg, and J. M. Ordovas, The Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism 90, 5121 (2005). [68] J. Ruiz, E. Larrarte, J. Margareto, R. Ares, P. Alkorta, and I. Labayen, British journal of nutrition 106, 486 (2011). [69] B. Grygiel-Górniak, Nutrition Journal 13, 1 (2014). [70] J. Robitaille, D. Gaudet, L. Perusse, and M. Vohl, International Journal of Obesity 31, 411 (2007). [71] A. J. Hautala, A. S. Leon, J. S. Skinner, D. Rao, C. Bouchard, and T. Rankinen, American Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology 292, H2498 (2007). [72] L. M. Delahanty, Q. Pan, K. A. Jablonski, K. E. Watson, J. M. McCaffery, A. Shuldiner, S. E. Kahn, W. C. Knowler, J. C. Florez, P. W. Franks, et al., Diabetes Care 35, 363 (2012). [73] E. Goyenechea, M. D. Parra, and J. A. Martinez, British Journal of Nutrition 96, 965 (2006).