Metabolites Associated with Vigor to Frailty Among Community-Dwelling Older Black Men
Notice bibliographique
Résumé
Black versus white older Americans are more likely to experience frailty, a condition associated with adverse health outcomes. To reduce racial disparities in health, a complete understanding of the pathophysiology of frailty is needed. Metabolomics may further our understanding by characterizing differences in the body during a vigorous versus frail state. We sought to identify metabolites and biological pathways associated with vigor to frailty among 287 black men ages 70–81 from the Health, Aging, and Body Composition study. Using liquid chromatography-mass spectrometry, 350 metabolites were measured in overnight-fasting plasma. The Scale of Aging Vigor in Epidemiology (SAVE) measured vigor to frailty based on weight change, strength, energy, gait speed, and physical activity. Thirty-seven metabolites correlated with SAVE scores (p < 0.05), while adjusting for age and site. Fourteen metabolites remained significant after multiple comparisons adjustment (false discovery rate < 0.30). Lower values of tryptophan, methionine, tyrosine, asparagine, C14:0 sphingomyelin, and 1-methylnicotinamide, and higher values of glucoronate, N-carbamoyl-beta-alanine, isocitrate, creatinine, C4-OH carnitine, cystathionine, hydroxyphenylacetate, and putrescine were associated with frailer SAVE scores. Pathway analyses identified nitrogen metabolism, aminoacyl-tRNA biosynthesis, and the citric acid cycle. Future studies need to confirm these SAVE-associated metabolites and pathways that may indicate novel mechanisms involved in the frailty syndrome.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».