Food-Intake Normalization of Dysregulated Fatty Acids in Women with Anorexia Nervosa
Notice bibliographique
Résumé
Anorexia nervosa (AN) is a psychiatric disorder affected by psychological, environmental, and biological factors. Individuals with AN avoid high-fat, high-calorie diets and have shown abnormal metabolism of fatty acids (FAs), which are essential for brain and cognitive/neuropsychiatric health. To clarify the relationship between FAs and AN, fasting and postprandial plasma FAs in AN patients and age-matched control women were analyzed via mass-spectrometry. Clinical phenotypes were assessed using Becker Anxiety Inventory and Becker Depression Inventory. AN patients and controls exhibited different FA signatures at both fasting and postprandial timepoints. Lauric acid, eicosapentaenoic acid (EPA), docosapentaenoic acid (DPA), and alpha-linoleic acid (ALA) were higher in AN than in controls (lauric acid: 15,081.6 ± 14,970.2 vs. 8257.4 ± 4740.2 pmol/mL; ALA at fasting: 2217.7 ± 1587.6 vs. 1087.9 ± 821.2 pmol/mL; ALA at postprandial: 1830.9 ± 1115.6 vs. 1159.4 ± 664.7 pmol/mL. EPA: 33,788.3 ± 17,487.5 vs. 22,860.6 ± 12,642.4 pmol/mL; DPA: 32,664.8 ± 16,215.0 vs. 20,969.0 ± 12,350.0 pmol/mL. FDR-adjusted p-values < 0.05). Food intake and AN status modified the correlations of FAs with body mass index (BMI), depression, and anxiety. Desaturases SCD-18 and D6D showed lower activities in AN compared to controls. Altered FA signature, specifically correlations between elevated n-3 FAs and worsened symptoms, illustrate metabolic underpinnings in AN. Future studies should investigate the mechanisms by which FA dysregulation, specifically elevated n-3 FAs, affects AN risk and outcome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».