Circulating glutamate concentration as a biomarker of visceral obesity and associated metabolic alterations
Notice bibliographique
Résumé
Visceral adipose tissue (VAT) area is a strong predictor of obesity-related cardiometabolic alterations, but its measurement is costly, time consuming and, in some cases, involves radiation exposure. Glutamate, a by-product of branched-chain-amino-acid (BCAA) catabolism, has been shown to be increased in visceral obese individuals. In this follow-up data analysis, we aimed to investigate the ability of plasma glutamate to identify individuals with visceral obesity and concomitant metabolic alterations. Measurements of adiposity, targeted blood metabolomics and cardiometabolic risk factors were performed in 59 healthy middle-aged women. Visceral and subcutaneous adipose tissue areas were measured by computed tomography (CT) whereas body fat and lean mass were assessed by dual-energy x-ray absorptiometry (DEXA). The univariate Pearson correlation coefficient between glutamate and VAT area was r = 0.46 ( p < 0.001) and it was r = 0.36 ( p = 0.006) when adjusted for total body fat mass. Glutamate allowed to identify individuals with VAT areas ≥100 cm 2 (ROC_AUC: 0.78, 95% CI: 0.66–0.91) and VAT ≥130 cm 2 (ROC_AUC: 0.71, 95% CI: 0.56–0.87). The optimal glutamate concentration threshold determined from the ROC curve (glutamate ≥34.6 μmol/L) had a greater sensitivity than the metabolic syndrome (MetS) and the hypertriglyceridemic waist (HTW) phenotype to identify individuals with VAT ≥100 cm 2 (83% for glutamate vs 52% for the MetS and 35% for the HTW). Variance analysis showed that women with a high circulating glutamate level (≥34.6 μmol/L) had an altered metabolic profile, particularly regarding total triglyceride levels and the amount of triglycerides and cholesterol in very-low-density lipoproteins (all p < 0.01). Circulating glutamate is strongly associated with VAT area and may represent a potential screening tool for visceral obesity and alterations of the metabolic profile.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».