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Enregistrement W2950576078 · doi:10.1093/cdn/nzz041.or09-02-19

Body Composition and Metabolomics in the Alberta Physical Activity and Breast Cancer Prevention Trial (OR09-02-19)

2019· article· en· W2950576078 sur OpenAlexaffabout
Kathleen M. McClain, Christine M. Friedenreich, Darren R. Brenner, Kerry S. Courneya, Charles Matthews, Steven C. Moore

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLean body massMetaboliteBody mass indexMetabolomicsInternal medicineBreast cancerEndocrinologyChemistryMedicineCancerBody weightChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent metabolomics studies have identified metabolic correlates of body mass index (BMI), but the degree to which correlations are driven by fat mass as opposed to lean mass has not been established. Our objectives were to 1) replicate findings of BMI-metabolite correlations, and 2) to describe the contributions of FM and LM to the BMI-metabolite associations. The Alberta Physical Activity and Breast Cancer Prevention Trial was a two-center randomized trial of healthy but inactive, postmenopausal women (N = 304). BMI (kg/m2) was calculated using measured weight and height, while whole body dual X-ray absorptiometry estimated fat mass and lean mass. Serum metabolite levels were measured by ultra-performance liquid chromatography and high-resolution/accurate mass spectrometer. We estimated partial Pearson correlations between 1053 metabolites and BMI, adjusting for age, smoking, and study site. Fat mass/m2 and lean mass/m2 correlations were estimated similarly, with mutual adjustment for one another to evaluate independent effects after accounting for their positive intercorrelation. Using a Bonferroni-corrected alpha-level <4.75 × 10–5, we observed 39 metabolites correlated with BMI (|r|:0.24–0.42; lowest p-value:7.53 × 10–14), including 25 metabolites that replicate previously-reported associations. Of metabolites correlated with BMI, only 14 were robustly correlated with fat mass/m2 (|r| > 0.20), and five had virtually no fat mass/m2 correlation (|r| < 0.10). Six metabolites were more strongly correlated with lean mass/m2 than with fat mass/m2. When we extended the analysis to all metabolites, we found another eight metabolites that were robustly correlated with fat mass/m2 (|r|:0.24–0.29) and three with lean mass/m2 (r:0.24–0.27) despite no statistically significant correlation with BMI. BMI may be insufficiently specific, in some cases, for studies of the metabolic effects of adiposity. Many BMI-related metabolites are only weakly correlated with fat mass; some are more directly related to lean mass than fat mass. For those metabolites already being studied in relation to disease risk (e.g., branched chain amino acids), our study demonstrates which aspect of body composition may primarily underlie metabolite-disease associations. National Institutes of Health Intramural Research Program, Canadian Breast Cancer Research Alliance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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