ASSOCIATIONS BETWEEN METABOLITES AND PHYSICAL FUNCTION IN OLDER BLACK MEN
Notice bibliographique
Résumé
Functional decline is a common condition among older adults but mechanisms that give rise to functional decline and disability are incompletely understood. To identify metabolic perturbations that may impact functional decline, non-targeted metabolomics was used to measure 350 metabolites in baseline plasma from 313 black men in the Health, Aging and Body Composition Study (median age 74 years, median BMI 26.7). Usual gait speed was measured over 20 meters. Cross-sectional relationships between gait speed and metabolites were explored with Pearson partial correlations adjusted for age, study site and smoking status. Risk of incident mobility disability (2 consecutive reports of inability to walk ¼ mile or climb 10 stairs) over 13 years of follow-up was additionally explored with cox regression models among 307 men who were initially free of mobility disability. Significance was determined at p≤0.01 and q≤0.30. Ten metabolites were correlated with gait speed. The most strongly correlated were hydroxyglutarate (r=-0.18), gluconurate (r=-0.18), homogentisate (r=-0.16), salicylurate (r=-0.19), and tryptophan (r=0.15). Sixteen metabolites; all uniqe from gait speed-correlated metabolites, were associated with incident mobility disability. The top metabolites were creatine (HR 5.21, 95% CI 1.85–14.7); symmetric dimethylarginine, a biomarker of kidney function (HR=3.30, 95% CI=1.46–7.48); inositol (HR 2.73, 95% CI 1.48–5.02) and quinolate; a metabolite of tryptophan degradation (HR 2.54, 95% CI 1.64–3.93). This hypothesis generating study identified 26 involved in biological mechanisms including tryptophan metabolism, prospectively associated with functional decline in older men. The novel function-related metabolites identified here may help target future investigation of perturbed metabolic pathways.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».