Branched-Chain Amino Acids and Their Interactions With Lipid Metabolites for Increased Risk of Gestational Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to explore associations of branched-chain amino acids (BCAA) in early pregnancy with gestational diabetes mellitus (GDM), and whether high BCAAs and lipidomics markers had interactive effects on the risk of GDM. METHODS: We conducted a 1:1 case-control study (n = 486) nested in a prospective cohort of pregnant women in Tianjin, China. Blood samples were collected at their first antenatal care visit (median 10 gestational weeks). Serum BCAAs, saturated fatty acids (SFA) and lysophosphatidylcholines (LPC) were measured by liquid chromatography-tandem mass spectrometry analysis. Conditional logistic regression was performed to examine associations of BCAAs with the risk of GDM. Interactions between high BCAAs and high SFA16:0 for GDM were examined using additive interaction measures. RESULTS: High serum valine, leucine, isoleucine, and total BCAAs were associated with markedly increased risk of GDM (OR of top vs bottom tertiles: 1.91 [95% CI, 1.22-3.01]; 1.87 [1.20-2.91]; 2.23 [1.41-3.52]; 1.93 [1.23-3.02], respectively). The presence of high SFA16:0 defined as ≥ 17.1 nmol/mL (ie, median) markedly increased the ORs of high leucine alone and high isoleucine alone up to 4.56 (2.37-8.75) and 4.41 (2.30-8.43) for the risk of GDM, with significant additive interaction. After adjustment for LPCs, the ORs were greatly elevated (6.33, 2.25-17.80 and 6.53, 2.39-17.86) and the additive interactions became more significant. CONCLUSION: BCAAs in early pregnancy were positively associated with the risk of GDM, and high levels of leucine and isoleucine enhanced the risk association of high SFA16:0 with GDM, independent of LPCs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».