Depot-Specific Adipose Tissue Metabolite Profiles and Corresponding Changes Following Aerobic Exercise
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Total, visceral and abdominal subcutaneous adipose tissue (AT) depots have distinct associations with cardiometabolic health; however, the metabolite profiles that characterize each AT depot and its reduction following exercise are poorly understood. Our objectives were to (1) assess the independent associations between identified metabolites and total, visceral and abdominal subcutaneous AT; and (2) examine whether changes in metabolite concentrations and AT mass following aerobic exercise are associated. Methods: A secondary analysis was performed in 103 middle-aged abdominally obese men and women ([mean (SD)], 52.4 (8.0) years) randomized into one of four groups varying in exercise amount and intensity for 6 months duration: high amount high intensity, high amount low intensity, low amount low intensity, and control. 147 metabolites were profiled by liquid chromatography-tandem mass spectrometry. AT mass was measured by magnetic resonance imaging. Results: Individual metabolite associations with AT depots confirmed several established cross-sectional relationships between the obesity phenotype and metabolic pathways. Collapsed across exercise groups, reduction in visceral AT predicted increases in pyroglutamic acid (B=-0.41) and TCA cycle intermediates (succinic (B=-0.41) and fumaric acid (B=-0.20)), independent of change in total AT. Changes in UDP-GlcNAc (B=0.43), pyroglutamic acid (B=-0.35), histidine (B=0.20), citric acid/isocitric acid (B=-0.20), and creatine (B=0.27) were significantly associated with changes in total AT (false discovery rate = 0.1). Conclusions: Our findings point to potential biomarkers of depot-specific AT reduction that may play a direct role in mediating cardiometabolic improvements.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».