Input of multidimensional phenotyping in the metabolic syndrome stratification
Notice bibliographique
Résumé
Metabolic syndrome (MetS) is defined by a cluster of cardio-metabolic factors including obesity, hypertension, dysglycemia, and dyslipidemia. It affects a growing number of persons, in particular older adults often suffering from multiple chronic diseases, and its prevalence is now a public health challenge. In the context of personalized medicine/nutrition, new tools are necessary to bring additional knowledge about MetS etiology, better stratify populations and customise strategies for prevention.A nested case-control study on MetS was designed within the Quebec Longitudinal Study on Nutrition and Successful Aging (NuAge). It includes 61 cases and 62 controls of similar age (68-82 y.o.), selected among the 853 men. Both targeted and untargeted metabolomic/lipidomic approaches, available within the MetaboHUB French infrastructure [1], will be performed on serum samples collected at recruitment 2003-2005 (T1) and three years later (T4). Data analysis will be performed using reproducible online Galaxy workflows [2].The metabolomic/lipidomic data will be processed to identify specific signatures of MetS and its components, and study their stability over time. Then, these data will be analysed for evaluation of a molecular reclassification of the MetS phenotype. Finally, they will be integrated with phenotypic and detailed nutritional data available to better characterize sub-phenotypes.The approach developed here will open a door for a more comprehensive understanding of the metabolic phenotype resulting from the complex interplay between intrinsic and extrinsic factors. Thus, this project will allow an improved description of MetS associated characteristics and will offer new tools for better patient stratification in elderly populations.
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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 | 0,011 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».