Poster Session 4: Therapeutics: Preclinical and Early Clinical Development
Notice bibliographique
Résumé
AASLD ABSTRACTS1305A NASH, 25 HC).The data are presented as median (Q1, Q3) for non-normal and mean (SD) for normal continuous variables.Groups were compared using Wilcoxon rank-sum tests and t-tests.Spearman correlation coefficients were used to examine association between variables.Results: NAFLD patients were older than HC and had significantly higher BMI, liver enzymes (AST, ALT), insulin resistance (HOMA-IR), hemoglobin A1c, and blood triglycerides (p<0.05).Fecal choline was higher in NAFLD vs HC: 16.6 (8.9, 28.8) mM vs 9.4 (0, 17.9) mM (p=0.02), as well as fecal TMA: 22.7 (0, 28.2) mM vs 0 (0, 10.6) mM (p=0.02).Both parameters were also associated with increased BMI: fecal choline was correlated to BMI in HC and NAFLD (r=0.46 p=0.01 in HC and r=0.37 p=0.02 in NAFLD) and TMA was correlated to BMI in HC only (r=0.71, p<0.001).Serum choline levels were not different between the groups, but were negatively correlated with percent of steatosis within the HC (4 healthy patients were found to have mild signs of steatosis) and the NAFLD group: r=-0.53,p=0.03 and r=-0.40 p=0.2, respectively.Serum, fecal, and dietary choline were not correlated.Conclusions: These preliminarily results provide evidence that bacterial interference in choline metabolism is related to NAFLD.BMI might also play a role in this complex relationship.Further investigations, including serum TMA levels and the characterization of the intestinal microbiota are in progress and should clarify the relationship.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,210 | 0,124 |
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 ».