Lean‐seafood intake decreases urinary markers of mitochondrial lipid and energy metabolism in healthy subjects: Metabolomics results from a randomized crossover intervention study
Notice bibliographique
Résumé
SCOPE: Proteins constitute an important part of the human diet, but understanding of the effects of different dietary protein sources on human metabolism is sparse. We aimed to elucidate diet-induced metabolic changes through untargeted urinary metabolomics after four weeks of intervention with lean-seafood or nonseafood diets. It is shown that lean-seafood intake reduces urinary excretion of metabolites involved in mitochondrial lipid and energy metabolism possibly facilitating a higher lipid catabolism in healthy subjects. METHODS: In a randomized controlled trial with crossover design, 20 healthy subjects consumed two balanced diets that varied in main protein sources for 4 weeks. Morning spot urine samples were collected before and after each intervention period. Untargeted metabolomics based on (1) H NMR spectroscopy and LC-MS analyses were applied to characterize the urinary metabolic response to the interventions. RESULTS: The lean-seafood diet period reduced the urinary level of l-carnitine, 2,6-dimethylheptanoylcarnitine, and N-methyl-2-pyridone-5-carboxamide, relative to the nonseafood period. The dietary analysis revealed that the higher urinary level of trimethylamine-N-oxide after the lean-seafood diet period and guanidinoacetate and 3-methylhistidine after the nonseafood diet period was related to the endogenous content of these compounds in the diets. CONCLUSIONS: Our data reveal that 4 weeks of lean-seafood intake reduces urinary excretion of metabolites involved in mitochondrial lipid and energy metabolism possibly facilitating a higher lipid catabolism in healthy subjects after the lean-seafood intake.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».