Lipidomic and Fatty Acid Biomarkers in Whole Blood Can Predict the Dietary Intake of Eicosapentaenoic and Docosahexaenoic Acids in a Danish Population
Notice bibliographique
Résumé
The intake of eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA) have been associated with health benefits. Blood levels of these fatty acids by gas chromatography (GC) are associated with their dietary intake but the relationships with lipidomic measurements are not well defined. To determine the lipidomic biomarkers in whole blood that predict intakes of EPA+DHA and examine the relationship between lipidomic and GC-based n-3 polyunsaturated (n-3 PUFA) biomarkers. Lipidomic and fatty acid analyses were completed on 120 whole blood samples collected from Danish participants. Dietary intakes were completed using a web-based 7-day food diary. Stepwise multiple linear regression was used to identify the fatty acid and lipidomic variables that predict intakes of EPA+DHA and to determine lipidomic species that predict commonly used fatty acid biomarkers. Stepwise regression selected lipidomic variables with an R2=.52 for predicting EPA+DHA intake compared to R2=.40 for the selected fatty acid GC-based variables. More predictive models were generated when the lipidomic variables were selected for women only (R2 = .62, n=68) and men only (R2=.72, n=52). Phosphatidylethanolamine plasmalogen species containing EPA or DHA tended to be the most predictive lipidomic variables. Stepwise regression also indicated that selected lipidomic variables can predict commonly used fatty acid GC-based n-3 PUFA biomarkers as the R2 values ranged from .84 to .91. Both fatty acid and lipidomic data can be used to predict EPA+DHA intakes and fatty acid GC-based biomarkers can be emulated by lipidomic species. Lipidomic-based biomarkers appear to be influenced by sex differences probably in n-3 PUFA and lipoprotein metabolism. These results improve our ability to understand the relationship between novel lipidomic data and gas chromatography fatty acid data and will increase our ability to apply lipidomic methods to fatty acid and lipid nutritional research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».