MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4324140543 · doi:10.1161/circ.147.suppl_1.26

Abstract 26: Plasma Metabolomic Profile of Adiposity in Childhood: Gen3G Study

2023· article· en· W4324140543 sur OpenAlexaff
Zhila Semnani‐Azad, Patrice Perron, Luigi Bouchard, Marie‐France Hivert

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWaistBody mass indexInternal medicineChildhood obesityEndocrinologyMetaboliteObesityMetabolomicsCohortProspective cohort studyPhysiologyBioinformaticsOverweightBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Childhood obesity is associated with long-term adverse outcomes including increased risk of cardiometabolic diseases. The integration of metabolomics in determining metabolites specific to excess adiposity could identify novel markers of adverse adiposity accumulation and insights into the pathogenesis of obesity-related outcomes, but investigations in childhood are limited. Thus, our aim was to identify metabolite networks associated with adiposity in childhood using gold-standard measurements. Methods: This study used cross-sectional data from 329 children at mid-childhood (age 5.3 ± 0.3 years) from the Gen3G prospective pre-birth cohort. We quantified 1,038 plasma metabolites including 798 annotated and 240 unannotated molecules. We measured adiposity using the gold-standard dual-energy X-ray absorptiometry (DXA), as well as skinfold, waist circumference and body mass index (BMI). We applied weighted-correlation network analysis to identify networks of highly correlated metabolites. Spearman’s partial correlations were applied to determine the associations of adiposity measures with metabolite networks and individual metabolites, adjusting for age and sex, with false discovery rate correction. Results: We identified a network of 23 metabolites (MEmagenta on Figure), primarily comprised of lipids (primary and secondary bile acids metabolism sub-pathways), that showed positive correlations with DXA total and truncal fat (ρ adjusted = 0.11 to 0.19), skinfold measures (ρ adjusted = 0.09 to 0.26), and BMI and waist circumference (ρ adjusted = 0.15 and 0.18, respectively). Within this network, glycol-alpha-muricholate and glycol-beta-muricholate metabolites, bile acid sub-species associated with glucose and lipid metabolism, appeared to be driving the associations. These correlations remained consistent when stratified by sex. Conclusions: A unique network of metabolites was associated with adiposity measures at 5 years of age.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCirculation→Même sujetCardiovascular Health and Risk Factors→Travaux en français237 207→