A discriminant analysis of plasma metabolomics for the assessment of metabolic responsiveness to red raspberry consumption
Notice bibliographique
Résumé
Background: Many studies show that the intake of raspberries is beneficial to immune-metabolic health, but the responses of individuals are heterogeneous and not fully understood. Methods: In a two-arm parallel-group, randomized, controlled trial, immune-metabolic outcomes and plasma metabolite levels were analyzed before and after an 8-week red raspberry consumption. Based on partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) on plasma xenobiotic levels, adherence to the intervention was first evaluated. A second PLS-DA followed by hierarchical clustering was used to classify individuals into response subgroups. Clinical immune and metabolic outcomes, including insulin resistance (HOMA-IR) and sensitivity (Matsuda, QUICKI) indices, during the intervention were assessed and compared between response subgroups. Results: = 5), were identified based on plasma metabolite levels measured during the intervention. Type 1 responders showed neutral to negative effects on immune-metabolic clinical parameters after raspberry consumption, and type 2 responders showed positive effects on the same parameters. Changes in waist circumference, waist-to-hip ratio, fasting plasma apolipoprotein B, C-reactive protein and insulin levels as well as Matsuda, HOMA-IR and QUICKI were significantly different between the two response subgroups. A deleterious effect of two carotenoid metabolites was also observed in type 1 responders but these variables were significantly associated with beneficial changes in the QUICKI index and in fasting insulin levels in type 2 responders. Increased 3-ureidopropionate levels were associated with a decrease in the Matsuda index in type 2 responders, suggesting that this metabolite is associated with a decrease in insulin sensitivity for those subjects, whereas the opposite was observed for type 1 responders. Conclusion: The beneficial effects associated with red raspberry consumption are subject to inter-individual variability. Metabolomics-based clustering appears to be an effective way to assess adherence to a nutritional intervention and to classify individuals according to their immune-metabolic responsiveness to the intervention. This approach may be replicated in future studies to provide a better understanding of how interindividual variability impacts the effects of nutritional interventions on immune-metabolic health.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».