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Enregistrement W4281484856 · doi:10.3389/fimmu.2022.858875

Associations Between Serum Fatty Acids and Immunological Markers in Children Developing Islet Autoimmunity—The TRIGR Nested Case–Control Study

2022· article· en· W4281484856 sur OpenAlexfundno aff
Sari Niinistö, Maija E. Miettinen, David Cuthbertson, Jarno Honkanen, Leena Hakola, Reija Autio, Iris Erlund, Petra Arohonka, Arja Vuorela, Taina Härkönen, Heikki Hyöty, Jeffrey P. Krischer, Outi Vaarala, Mikael Knip, Suvi Μ. Virtanen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthDiabetestutkimussäätiöEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentJuvenile Diabetes Research Foundation United States of AmericaEuropean Foundation for the Study of DiabetesAcademy of Finland
Mots-clésType 1 diabetesAutoimmunityPolyunsaturated fatty acidAutoantibodyDiabetes mellitusFatty acidImmunologyImmune systemMedicineInternal medicineDiseaseEndocrinologyAntibodyBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims Altered immune functions as well as fatty acid intake and status have been associated with the development of type 1 diabetes. We aimed to study the relationship between fatty acids and immunological markers in young children with increased genetic risk for type 1 diabetes in order to define putative mechanisms related to development of islet autoimmunity. Methods Serum samples for fatty acid and immunological marker measurements were obtained in the Trial to Reduce IDDM in the Genetically at Risk (TRIGR) ancillary study (Divia) from children born between 2002 and 2007 in 15 countries. Case children (n = 95) were defined as having repeated positivity for at least two out of four diabetes-associated autoantibodies. For each case child, control children were selected matched for country and date of birth (n = 173). Serum fatty acids and immunological markers were measured from cord serum and at the age of 6 and 12 months. Spearman correlation coefficients were calculated between fatty acids and immunological markers. Results Correlations between circulating fatty acids and immunological markers were different in case children who developed islet autoimmunity than in control children already at birth continuing across the first year of life. In case children, saturated fatty acids (SFAs) showed stronger correlations with immunological markers, while in controls, polyunsaturated fatty acids (PUFAs) showed stronger correlations. Conclusions In cases, SFAs were associated with several immunological markers (CXCL10, IL-6, IL-9, IL-17, and CM-CSF) previously linked to the type 1 diabetes disease process. Findings indicate that fatty acids could have immunomodulatory potential in the early phase of the disease development, although causality between fatty acids and the immunological pathways remains to be explored. Trial registry number NCT00179777

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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