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Enregistrement W3082422962 · doi:10.1093/cdn/nzaa144

Maternal Diet and the Serum Metabolome in Pregnancy: Robust Dietary Biomarkers Generalizable to a Multiethnic Birth Cohort

2020· article· en· W3082422962 sur OpenAlexafffundabout
Russell J. de Souza, Meera Shanmuganathan, Amel Lamri, Stephanie A. Atkinson, Allan B. Becker, Dipika Desai, Milan Gupta, Piush J. Mandhane, Katherine M. Morrison, Padmaja Subbarao, Koon Teo, Stuart E. Turvey, Natalie Williams, Philip Britz‐McKibbin, Sonia S. Anand

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaHospital for Sick ChildrenUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of ManitobaImpactCanadian Respiratory Research NetworkMcMaster UniversityUniversity of AlbertaPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMetabolomePregnancyCohortMedicineCohort studyObstetricsPhysiologyBiologyInternal medicineGeneticsMetabolite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in metabolomics are anticipated to decipher associations between dietary exposures and health. Replication biomarker studies in different populations are critical to demonstrate generalizability. To identify and validate robust serum metabolites associated with diet quality and specific foods in a multiethnic cohort of pregnant women. In this cross-sectional analysis of 3 multiethnic Canadian birth cohorts, we collected semiquantitative FFQ and serum data from 900 women at the second trimester of pregnancy. We calculated a diet quality score (DQS), defined as daily servings of “healthy” minus “unhealthy” foods. Serum metabolomics was performed by multisegment injection-capillary electrophoresis-mass spectrometry, and specific serum metabolites associated with maternal DQSs were identified. We combined the results across all 3 cohorts using meta-analysis to classify robust dietary biomarkers (r > ± 0.1; P < 0.05). Diet quality was higher in the South Asian birth cohort (mean DQS = 7.1) than the 2 white Caucasian birth cohorts (mean DQS <3.2). Sixty-six metabolites were detected with high frequency (>75%) and adequate precision (CV <30%), and 47 were common to all cohorts. Hippuric acid was positively associated with healthy diet score in all cohorts, and with the overall DQS only in the primarily white Caucasian cohorts. We observed robust correlations between: 1) proline betaine—citrus foods; 2) 3-methylhistidine—red meat, chicken, and eggs; 3) hippuric acid—fruits and vegetables; 4) trimethylamine N-oxide (TMAO)—seafood, meat, and eggs; and 5) tryptophan betaine—nuts/legumes. Specific serum metabolites reflect intake of citrus fruit/juice, vegetables, animal foods, and nuts/legumes in pregnant women independent of ethnicity, fasting status, and delays to storage across multiple collection centers. Robust biomarkers of overall diet quality varied by cohort. Proline betaine, 3-methylhistidine, hippuric acid, TMAO, and tryptophan betaine were robust dietary biomarkers for investigations of maternal nutrition in diverse populations.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations62
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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