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Enregistrement W4396953174 · doi:10.1161/circ.149.suppl_1.p342

Abstract P342: Gut Microbiota and Microbial Metabolites Are Associated With DXA Measured Overall Fat and Trunk Fat in 5-year-old Children

2024· article· en· W4396953174 sur OpenAlexaffabout
Yingan Chen, Noel T. Mueller, Curtis Tilves, Myriam Doyon, Luigi Bouchard, Patrice Perron, Renée Guérin, Éric Massé, Marie‐France Hivert

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGut floraPhysiologyTrunkMicrobiomeInternal medicineBioinformaticsImmunologyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Gut microbiota (GMB) has been associated with obesity in children, but no studies have examined GMB with direct measures of fat mass and trunk fat in children. In our study we examine GMB and GMB metabolites with overall body fat and trunk fat mass (TFM) measured by dual x-ray absorptiometry (DXA) in 5-year-old children. Hypothesis: GMB composition and GMB metabolites are associated with DXA-measured overall fat and TFM. Methods: We conducted our study in children from the Gen3G cohort, a community-based cohort enrolled prenatally in 2010-2013 in Quebec, Canada. A total of 153 children had data on GMB and 140 had data on plasma metabolites in addition to DXA scan at 5-6.5 years of age. We assessed GMB by 16s rRNA sequencing of stool samples, and measured plasma metabolites using the untargeted approach by Metabolon. We used multivariable-adjusted (see figure for covariates) linear regression to examine associations of DXA measured fat with 67 pre-defined GMB-derived metabolites from the Metabolon database. We used ANCOM-BC to examine 542 GMB amplicon sequence variants (ASVs) with body composition measurements. We used a false discovery rate (FDR) correction for multiple testing and considered an FDR value of < 0.2 as significant. Results: Of the 153 children, 43.1% female, 96.1% self-identified as white. Average BMI z-score was 0.18 ± 0.90, with average TFM 2125 ± 637 g. A total of 7 ASVs were associated with total body fat, 3 ASVs with TFM, and 1 ASV with BMI ( Fig. panel A ). Of 67 metabolites tested, 1 was associated with total body fat, 2 with TFM, and 3 with BMI. The two metabolites associated with TFM in a linear fashion ( Fig. panel B ) were deoxycholic acid and glycoursodeoxycholate, which are know to be involved in secondary bile acid metabolism and the etiology of diabetes. Conclusion: In children, associations of GMB composition and metabolites with DXA-measured overall fat mass, TFM, and BMI were in a similar direction. In particular, GMB metabolites related to bile acid metabolism were related to adipose tissue accumulation.

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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,220 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
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