Serum nonesterified fatty acids have utility as dietary biomarkers of fat intake from fish, fish oil, and dairy in women
Notice bibliographique
Résumé
Nutritional studies rely on various biological specimens for FA determination, yet it is unclear how levels of serum NEFAs correlate with other circulating lipid pools. Here, we used a high-throughput method (<4 min/sample) based on multisegment injection-nonaqueous capillary electrophoresis-mass spectrometry (MSI-NACE-MS) to investigate whether specific serum NEFAs have utility as biomarkers of dietary fat intake in women. We first identified circulating NEFAs correlated with long-term/habitual food intake among pregnant women with contrasting dietary patterns ( n = 50). Acute changes in serum NEFA trajectories were also studied in nonpregnant women ( n = 18) following high-dose (5 g/day) fish oil (FO) supplementation or isoenergetic sunflower oil placebo over 56 days. In the cross-sectional study, serum ω-3 FAs correlated with self-reported total ω-3 daily intake, notably EPA as its NEFA ( r = 0.46; P = 0.001), whereas pentadecanoic acid was associated with full-fat dairy intake ( r = 0.43; P = 0.002), outcomes consistent with results from total FA serum hydrolysates. In the intervention cohort, serum ω-3 NEFAs increased 2.5-fold from baseline within 28 days following FO supplementation, and this increase was most pronounced for EPA ( P = 0.0004). Unlike for DHA, circulating EPA as its NEFA also strongly correlated to EPA concentrations measured from erythrocyte phospholipid hydrolysates ( r = 0.66; P = 4.6 × 10 −10 ) and was better suited to detect dietary nonadherence. We conclude that MSI-NACE-MS offers a rapid method to quantify serum NEFAs and objectively monitor dietary fat intake in women that is complementary to food-frequency questionnaires.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».