Gene expression signatures and cardiometabolic outcomes following 8-week mango consumption in individuals with overweight/obesity
Notice bibliographique
Résumé
Background Little is known about the impact of mango consumption on metabolic pathways assessed by changes in gene expression. Methods In this single-arm clinical trial, cardiometabolic outcomes and gene expression levels in whole blood samples from 26 men and women were examined at baseline and after 8 weeks of mango consumption and differential gene expression changes were determined. Based on changes in gene expression profiles, partial least squares discriminant analysis followed by hierarchical clustering were used to classify participants into subgroups of response and differences in gene expression changes and in cardiometabolic clinical outcomes following the intervention were tested. Results Two subgroups of participants were separated based on the resemblance of gene expression profiles in response to the intervention and as responders (n = 8) and non-responders (n = 18). A total of 280 transcripts were significantly up-regulated and 603 transcripts down-regulated following the intervention in responders, as compared to non-responders. Several metabolic pathways, mainly related to oxygen and carbon dioxide transport as well as oxidative stress, were found to be significantly enriched with differentially expressed genes. In addition, significantly beneficial changes in hip and waist circumference, c-reactive protein, HOMA-IR and QUICKI indices were observed in responders vs. non-responders, following the intervention. Conclusion The impact of mango consumption on cardiometabolic health appears to largely rely on interindividual variability. The novel transcriptomic-based clustering analysis used herein can provide insights for future research focused on unveiling the origins of heterogeneous responses to dietary interventions. Clinical Trial Registration [ clinicaltrials.gov ], identifier [NCT03825276].
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».