Distinguishing differences between intrinsic aerobic capacity and age: a 1H‐NMR metabolomics approach (884.19)
Notice bibliographique
Résumé
Differences in intrinsic aerobic capacity play a critical role in the development of perturbed metabolism, chronic disease and all‐cause mortality. Aims were to employ metabolomics to examine differences in age vs. aerobic capacity in young and old rats selectively bred for low (LCR) or high (HCR) aerobic capacity. Proton nuclear magnetic resonance spectroscopy (1H‐NMR) evaluated the metabolic profile of plasma samples obtained from fasted LCR and HCR. Multivariate statistical analysis was employed, with individual features judged based on variability R2 and predictive ability Q2 in unsupervised and supervised models built using the most significant metabolites. Taurine, pyruvate, acetone, valine, amongst others were key metabolites that contributed to distinct separation based on age (R2=0.83, Q2=0.65). In contrast, weaker predictive models were observed for LCR vs. HCR with scores of R2=0.53 and Q2=0.35 respectively. Key metabolites that decreased in HCR compared to LCR included isopropanol, o‐acetylcarnithine, sarcosine and proline. Pathway analysis highlighted changes in methionine, purine and TCA cycle intermediates. In conclusion, metabolomics analysis was a better predictor and age rather than aerobic capacity in LCR and HCR rats. This observation highlights the importance of age when attempting to isolate metabolic changes in aerobic capacity and their relation to chronic disease risk. Grant Funding Source : Supported by the Alberta Cancer Foundation
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».