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Enregistrement W2969369661 · doi:10.1002/lipd.12185

The Distribution of Fatty Acid Biomarkers of Dairy Intake across Serum Lipid Fractions: The Prospective Metabolism and Islet Cell Evaluation (PROMISE) Cohort

2019· article· en· W2969369661 sur OpenAlexafffundabout
Ingrid D. Santaren, Richard P. Bazinet, Zhen Liu, Luke Johnston, John L. Sievenpiper, Adria Giacca, Ravi Retnakaran, Stewart B. Harris, Bernard Zinman, Anthony J. Hanley

Notice bibliographique

RevueLipids · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensCentre for Family MedicineSt. Michael's HospitalWestern UniversityMount Sinai HospitalCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNovo NordiskBoehringer IngelheimSteno Diabetes Center AarhusCanadian Diabetes Association
Mots-clésBiomarkerFatty acidLipid metabolismChemistryFood scienceAnimal scienceBiologyEndocrinologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Circulating fatty acids (FA) derived largely from dairy consumption have most commonly been measured in total human serum or phospholipid (PL) fractions, and have been used as validated biomarkers of dairy intake in a growing number of epidemiological studies. Nevertheless, measurement and characterization of a wider spectrum of FA biomarkers of dairy across the four major serum lipid fractions is lacking. This study aimed to (1) quantify FA biomarkers of dairy in PL, triacylglycerol (TAG), cholesteryl ester (CE), and unesterified fatty acid (FFA) serum lipid fractions; and (2) identify potential demographic and metabolic factors that may modify the proportions of these FA across serum fractions. Baseline data from 444 adults in the PROMISE cohort were analyzed. FA biomarkers, 15:0, t16:1n-7, 18:2-c9,t11, and t18:1n-7 were quantified from serum. Dairy intake was estimated using the validated Canadian Diet History Questionnaire. Our results show that t18:1n-7 was the most abundant FA biomarker in all fractions except CE, where 18:2-c9,t11 was the most abundant. Positive correlations within fractions, and across FA in the PL, CE, and FFA fractions were found, however, TAG FA were negatively correlated with the other fractions. PL and CE FA were positively associated with dairy intake, and negatively associated with markers of dysmetabolism while, in contrast, these markers were predictors of higher TAG dairy FA. This study is the first to demonstrate distinct proportions of dairy FA in different serum lipid fractions. PL and CE FA marked dairy intake in this cohort, while TAG FA appeared to be markers of dysmetabolism.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,276
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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