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Enregistrement W2390126010 · doi:10.1186/s12986-016-0095-9

Serum metabolic biomarkers distinguish metabolically healthy peripherally obese from unhealthy centrally obese individuals

2016· article· en· W2390126010 sur OpenAlexafffund
Xiang Gao, Weidong Zhang, Yongbo Wang, Pardis Pedram, Farrell Cahill, Guangju Zhai, Edward Randell, Wayne Gulliver, Guang Sun

Notice bibliographique

RevueNutrition & Metabolism · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésValineIsoleucineLeucineInternal medicineEndocrinologyMedicineWaistObesityClinical nutritionPhysiologyBiochemistryAmino acidChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Metabolic abnormalities are more associated with central obesity than peripheral obesity, but the underlying mechanisms are largely unknown. The present study was to identify serum metabolic biomarkers which distinguish metabolically unhealthy centrally obese (MUCO) from metabolically healthy peripherally obese (MHPO) individuals. METHODS: A two-stage case-control study design was employed. In the discovery stage, 20 individuals (10 MHPO and 10 MUCO) were included and in the following validation stage, 79 individuals (20 normal weight (NW), 30 MHPO, 29 MUCO) were utilized. Study groups were matched for age, sex, physical activity and total dietary calorie intake with MHPO and MUCO additionally matched for BMI. Metabolic abnormality was defined as: 1) HOMA-IR > 4.27 (90(th) percentile), 2) high-density lipoprotein cholesterol < 1.03 mmol/L in men and < 1.30 mmol/L in women, 3) fasting blood glucose ≥ 5.6 mmol/L, and 4) waist circumference > 102 cm in men and > 88 cm in women. MUCO individuals had all of these abnormalities whereas MHPO and NW individuals had none of them. A targeted metabolomics approach was performed on fasting serum samples, which can simultaneously identify and quantify 186 metabolites. RESULTS: In the discovery stage, serum leucine, isoleucine, tyrosine, valine, phenylalanine, alpha-aminoadipic acid, methioninesulfoxide and propionylcarnitine were found to be significantly higher in MUCO, compared with MHPO group after multiple testing adjustment. Significant changes of five metabolites (leucine, isoleucine, valine, alpha-aminoadipic acid, propionylcarnitine) were confirmed in the validation stage. CONCLUSIONS: Significantly higher levels of serum leucine, isoleucine, valine, alpha-aminoadipic acid, propionylcarnitine are characteristic of metabolically unhealthy centrally obese patients. The finding provides novel insights into the pathogenesis of metabolic abnormalities in obesity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,255
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations69
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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