Effects of Gluten on the Plasma Proteome in Humans
Notice bibliographique
Résumé
Gluten‐free foods have increased in popularity over the past decade and are now being consumed by individuals without celiac disease; however, the physiological effects of gluten intake in individuals without celiac disease remain unknown. High‐abundance plasma proteins involved in inflammation, endothelial function and other physiological pathways may represent potential biomarkers of biological effects of gluten intake. The objective was to examine the association between gluten intake and plasma proteomic biomarkers in a population of young adults without celiac disease (n=1,095). Dietary gluten intake was estimated using a one month 196‐item semi‐quantitative food frequency questionnaire. The concentrations of 54 plasma proteins were measured using a multiple reaction monitoring HPLC‐MS/MS assay. The association between gluten intake and each proteomic biomarker was examined using general linear models. Increased gluten intake was associated with increased concentrations of plasma α 2 ‐macroglobulin (p=0.01), a marker of inflammation and cytokine release. The association remained after adjusting for age, sex, BMI, ethnicity, physical activity, energy intake, fiber intake, and hormonal contraceptive use among women. This relationship was not modified by human leukocyte antigen ( HLA )‐DQ2 or ‐DQ8 risk variants required for the development of celiac disease. These results suggest that gluten consumption may have effects on inflammation independent of celiac disease. Research support from the Advanced Foods and Materials Network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».