Identification of Phenotypic Lipidomic Signatures in Response to Long Chain n‐3 Polyunsaturated Fatty Acid Supplementation in Humans
Notice bibliographique
Résumé
Background Supplementation with long chain n‐3 polyunsaturated fatty acids is used to reduce total circulating triacylglycerol (TAG) concentrations. However, in about 30% of people, supplementation with long chain n‐3 polyunsaturated fatty acids does not result in decreased plasma TAG. Lipidomic analysis may provide insight into this inter‐individual variability. Methods Lipidomic analyses using targeted, mass spectrometry were performed on plasma samples obtained from a clinical study in which participants were supplemented with 3 g/day of long chain n‐3 in the form of fish oil capsules over a 6‐week period. TAG species and cholesteryl esters (CE) were quantified for 130 participants pre‐ and post‐supplementation. Participants were segregated into 3 potential responder phenotypes: (1) positive responder (R pos ; TAG decrease), (2) non‐responder (R non ; lacking TAG change), and (3) negative responder (R neg ; TAG increase) representing 67%, 18%, and 15% of the study participants, respectively. Separation of the 3 phenotypes was attributed to differential responses in TAG with 50 to 54 carbons with 1 to 4 desaturations. Elevated TAG with higher carbon number and desaturation were common to all phenotypes following supplementation. Using the TAG responder phenotype for grouping, decreases in total CE and specific CE occurred in the R pos phenotype versus the R neg phenotype with intermediate responses in the R non phenotype. CE 20:5, containing eicosapentaenoic acid (20:5n‐3), was elevated in all phenotypes. A classifier combining lipidomic and genomic features was built to discriminate triacylglycerol response phenotypes and reached a high predictive performance with a balanced accuracy of 75%. Conclusions These data identify lipidomic signatures, TAG and CE, associated with long chain n‐3 response p henotypes and identify a novel phenotype based upon CE changes. Registration URL: https://www.ClinicalTrials.gov ; Unique Identifier: NCT01343342.
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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 | 0,001 | 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 ».