Body Composition and Metabolomics in the Alberta Physical Activity and Breast Cancer Prevention Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity is correlated with many biomarkers, but the extent to which these correlate with underlying body composition is poorly understood. OBJECTIVES: Our objectives were to 1) describe/compare distinct contributions of fat/lean mass with BMI-metabolite correlations and 2) identify novel metabolite biomarkers of fat/lean mass. METHODS: The Alberta Physical Activity and Breast Cancer Prevention Trial was a 2-center randomized trial of healthy, inactive, postmenopausal women (n = 304). BMI (in kg/m2) was calculated using weight and height, whereas DXA estimated fat/lean mass. Ultra-performance liquid chromatography and mass spectrometry measured relative concentrations of serum metabolite concentrations. We estimated partial Pearson correlations between 1052 metabolites and BMI, adjusting for age, smoking, and site. Fat mass index (FMI; kg/m2) and lean mass index (LMI; kg/m2) correlations were estimated similarly, with mutual adjustment to evaluate independent effects. RESULTS: Using a Bonferroni-corrected α level <4.75 × 10-5, we observed 53 BMI-correlated metabolites (|r| = 0.24-0.42). Of those, 21 were robustly correlated with FMI (|r| > 0.20), 25 modestly (0.10 ≤ |r| ≤ 0.20), and 7 virtually null (|r| < 0.10). Ten of 53 were more strongly correlated with LMI than with FMI. Examining non-BMI-correlated metabolites, 6 robustly correlated with FMI (|r| = 0.24-0.31) and 2 with LMI (r = 0.25-0.26). For these, correlations for fat and lean mass were in opposing directions compared with BMI-correlated metabolites, in which correlations were mostly in the same direction. CONCLUSIONS: Our results demonstrate how a thorough evaluation of the components of fat and lean mass, along with BMI, provides a more accurate assessment of the associations between body composition and metabolites than BMI alone. Such an assessment makes evident that some metabolites correlated with BMI predominantly reflect lean mass rather than fat, and some metabolites related to body composition are not correlated with BMI. Correctly characterizing these relations is important for an accurate understanding of how and why obesity is associated with disease.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».