Plasma Metabolomics Profiles are Associated with the Amount and Source of Protein Intake: A Metabolomics Approach within the PREDIMED Study
Notice bibliographique
Résumé
SCOPE: The plasma metabolomics profiles of protein intake have been rarely investigated. The aim is to identify the distinct plasma metabolomics profiles associated with overall intakes of protein as well as with intakes from animal and plant protein sources. METHODS AND RESULTS: A cross-sectional analysis using data from 1833 participants at high risk of cardiovascular disease is conducted. Associations between 385 identified metabolites and the intake of total, animal protein (AP), and plant protein (PP), and plant-to-animal ratio (PR) are assessed using elastic net continuous regression analyses. A double 10-cross-validation (CV) procedure is used and Pearson correlations coefficients between multi-metabolite weighted models and reported protein intake in each pair of training-validation datasets are calculated. A wide set of metabolites is consistently associated with each protein source evaluated. These metabolites mainly consisted of amino acids and their derivatives, acylcarnitines, different organic acids, and lipid species. Few metabolites overlapped among protein sources (i.e., C14:0 SM, C20:4 carnitine, GABA, and allantoin) but none of them toward the same direction. Regarding AP and PP approaches, C20:4 carnitine and dimethylglycine are positively associated with PP but negatively associated with AP. However, allantoin, C14:0 SM, C38:7 PE plasmalogen, GABA, metronidazole, and trigonelline (N-methylnicotinate) behave contrarily. Ten-CV Pearson correlation coefficients between self-reported protein intake and plasma metabolomics profiles range from 0.21 for PR to 0.32 for total protein. CONCLUSIONS: Different sets of metabolites are associated with total, animal, and plant protein intake. Further studies are needed to assess the contribution of these metabolites in protein biomarkers' discovery and prediction of cardiometabolic alterations.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».