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Enregistrement W2905248194 · doi:10.3389/fendo.2018.00759

Depot-Specific Adipose Tissue Metabolite Profiles and Corresponding Changes Following Aerobic Exercise

2018· article· en· W2905248194 sur OpenAlexafffund
Andrea M. Brennan, André Tchernof, Robert E. Gerszten, Theresa Cowan, Robert Ross

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensUniversité LavalQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAdipose tissueDepotMetaboliteAerobic exerciseMedicineEndocrinologyInternal medicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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