Metabolomics Reveals Metabolically Healthy and Unhealthy Obese Individuals Differ in their Response to a Caloric Challenge
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if metabolically healthy obese (MHO) individuals have a different metabolic response to a standardized diet compared to lean healthy (LH) and metabolically unhealthy obese (MUO) individuals. METHODS: Thirty adults (35-70 yrs) were classified as LH, MHO, and MUO according to anthropometric and clinical measurements. Participants consumed a standardized high calorie meal (~1330 kcal). Blood glucose and insulin were measured at fasting, and 15, 30, 60, 90 and 120 min postprandially. Additional blood samples were collected for the targeted analysis of amino acids (AAs) and derivatives, and fatty acids (FAs). RESULTS: The postprandial response (i.e., area under the curve, AUC) for serum glucose and insulin were similar between MHO and LH individuals, and significantly lower than MUO individuals (p < 0.05). Minor differences were found in postprandial responses for AAs between MHO and MUO individuals, while three polyunsaturated FAs (linoleic acid, γ-linolenic acid, arachidonic acid) showed smaller changes in serum after the meal in MHO individuals compared to MUO. Fasting levels for various AAs (notably branched-chain AA) and FAs (e.g., saturated myristic and palmitic acids) were found to correlate with glucose and insulin AUC. CONCLUSION: MHO individuals show preserved insulin sensitivity and a greater ability to adapt to a caloric challenge compared to MUO individuals.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».