Increased Dairy Product Intake Alters Serum Metabolite Profiles in Subjects at Risk of Developing Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
SCOPE: Metabolomics is increasingly used to identify biomarkers of diet or chronic diseases, such as type 2 diabetes. Yet, metabolite signatures following dairy intake in hyperinsulinemic subjects have not been identified. The objective is to evaluate the effects of a high dairy diet (HD) for 6 weeks (4 servings or more per day), compared with an adequate dairy diet (AD) (2 servings or less per day), on serum metabolite profiles in hyperinsulinemic adults. METHODS AND RESULTS: In this crossover trial, subjects are randomized to HD or AD for 6 weeks. Serum metabolites are assessed using GC/MS. Twenty-six subjects completed the study. Levels of pentadecanoic acid, tyrosine and lathosterol are increased in HD, while 1,5-anhydrosorbitol, myo-inositol, 3-aminoisobutyric acid and beta-sitosterol are decreased (p < 0.05). Sorbitol levels are increased after AD, while hexanoic acid, lauric acid, l-kynurenine, methionine, and benzoic acid levels are reduced (p < 0.05). Histidine, caprylic acid, nonanoic acid, decanoic acid, lauric acid, heptadecanoic acid, and benzoic acid levels are increased in HD compared to AD, while malic acid levels are increased in AD compared with HD (p < 0.05). CONCLUSION: Higher dairy products intake modifies metabolite profiles in hyperinsulinemic subjects.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».