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Enregistrement W2074676779 · doi:10.1038/npre.2010.5322.1

Quantitation of 55 Common Human Plasma Proteins in Healthy Young Adults and Correlation with Body Mass Index and Dietary Patterns

2010· preprint· en· W2074676779 sur OpenAlexaffabout
Bibiana García‐Bailo, Darren R. Brenner, Daiva E. Nielsen, Hyeon‐Joo Lee, Christoph H. Borchers, Alaa Badawi, Mohamed A. Karmali, Ahmed El‐Sohemy

Notice bibliographique

RevueNature Precedings · 2010
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversity of VictoriaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightBody mass indexObesityMedicinePopulationCluster (spacecraft)PhysiologyDemographyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Plasma biomarkers are a useful tool for monitoring dietary exposures and the development of chronic disease. Measuring multiple biomarkers at once provides a more complete characterization of phenotype than measuring single markers. Certain dietary patterns have been associated with increased risk of obesity. Adhering to a ‘Western’ dietary pattern, characterized by high consumption of meat products and low fruit and vegetable consumption, may put individuals at a higher risk of becoming overweight or obese than a ‘Prudent’ or an ‘Eastern’ dietary pattern. A novel mass spectrometry-based multiple reaction monitoring (MRM) proteomics assay was used to quantitate 55 common plasma proteins that have been linked to chronic disease. We measured the concentrations of these proteins in 1088 participants of the Toronto Nutrigenomics and Health (TNH) study, an ethnically diverse population of young adults. Our goals were: 1) to explore clustering patterns within the protein panel; 2) to investigate whether protein cluster scores differ between normal weight (BMI<25) and overweight/obese (BMI≥25) individuals; and 3) to determine whether protein cluster scores differ between ‘Prudent’, ‘Western’ and ‘Eastern’ dietary patterns. Four principal components (PC) account for most of the variability in the protein profiles, with eigenvalues ranging from 22.3 (PC 1) to 2.9 (PC 4). Significant differences were observed in the average loading scores between normal weight and overweight/obese individuals for PCs 2 and 3. In particular, PC3 scores were significantly higher among those with BMI≥25. Linear regression adjusted for age, sex, ethnicity, physical activity and total caloric intake showed significant associations between dietary intake and PCs 1, 2 and 3. PCs 1 and 3 were positively associated with the ‘Western’ dietary pattern, and PC1 was also inversely associated with the ‘Eastern’ pattern. PC 2 was positively associated with the ‘Eastern’ dietary pattern. These results suggest a relationship between the examined panel of protein biomarkers, BMI and certain dietary patterns. Future analyses will assess the biological relevance of these results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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