Metabolomic profiling of the Dietary Approaches to Stop Hypertension diet provides novel insights for the nutritional epidemiology of type 2 diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Adherence to the Dietary Approaches to Stop Hypertension (DASH) diet is inversely associated with type 2 diabetes mellitus (T2DM) risk. Metabolic changes due to DASH adherence and their potential relationship with incident T2DM have not been described. The objective is to determine metabolite clusters associated with adherence to a DASH-like diet in the Insulin Resistance Atherosclerosis Study cohort and explore if the clusters predicted 5-year incidence of T2DM. The current study included 570 non-diabetic multi-ethnic participants aged 40–69 years. Adherence to a DASH-like diet was determined a priori through an eighty-point scale for absolute intakes of the eight DASH food groups. Quantitative measurements of eighty-seven metabolites (acylcarnitines, amino acids, bile acids, sterols and fatty acids) were obtained at baseline. Metabolite clusters related to DASH adherence were determined through partial least squares (PLS) analysis using R. Multivariable-adjusted logistic regression was used to explore the associations between metabolite clusters and incident T2DM. A group of acylcarnitines and fatty acids loaded strongly on the two components retained under PLS. Among strongly loading metabolites, a select group of acylcarnitines had over 50 % of their individual variance explained by the PLS model. Component 2 was inversely associated with incident T2DM (OR: 0·89; (95 % CI 0·80, 0·99), P-value = 0·043) after adjustment for demographic and metabolic covariates. Component 1 was not associated with T2DM risk (OR: 1·02; (95 % CI 0·88, 1·19), P-value = 0·74). Adherence to a DASH-type diet may contribute to reduced T2DM risk in part through modulations in acylcarnitine and fatty acid physiology.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».