Alterations of plasma metabolite profiles related to adipose tissue distribution and cardiometabolic risk
Notice bibliographique
Résumé
Metabolomic profiling of obese individuals revealed altered concentrations of many metabolites, especially branched-chain amino acids (BCAA), possibly linked to altered adipose tissue BCAA catabolism. We tested the hypothesis that some features of this metabolite signature relate closely to visceral obesity and concomitant alterations in cardiometabolic risk factors. We also postulated that alterations in BCAA-catabolizing enzymes are predominant in visceral adipose tissue. Fifty-nine women (BMI 20-41 kg/m(2)) undergoing gynecologic surgery were recruited and characterized for overall and regional adiposity, blood metabolite levels using targeted metabolomics, and cardiometabolic risk factors. Adipose samples (visceral and subcutaneous) were obtained and used for gene expression and Western blot analyses. Obese women had significantly higher circulating BCAA and kynurenine/tryptophan (Kyn/Trp) ratio than lean or overweight women (P < 0.01). Principal component analysis confirmed that factors related to AA and the Kyn/Trp ratio were positively associated with BMI, fat mass, visceral or subcutaneous adipose tissue area, and subcutaneous adipocyte size (P ≤ 0.05). AA-related factor was positively associated with HOMA-IR (P ≤ 0.01). Factors reflecting glycerophospholipids and sphingolipids levels were mostly associated with altered blood lipid concentrations (P ≤ 0.05). Glutamate level was the strongest independent predictor of visceral adipose tissue area (r = 0.46, P < 0.001). Obese women had lower expression and protein levels of BCAA-catabolizing enzymes in visceral adipose tissue than overweight or lean women (P ≤ 0.05). We conclude that among metabolites altered in obesity plasma concentrations of BCAA and the Kyn/Trp ratio are closely related to increased adiposity. Alterations in expression and protein levels of BCAA-catabolizing enzymes are predominant in visceral adipose tissue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».