The metabolic signature of salt intake: a cross-sectional analysis from the SCAPIS-study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Untargeted metabolomic analysis provides novel insights into the relationship between sodium intake and cardiometabolic risk. This study examined cross-sectional associations between estimated sodium intake and plasma metabolite profiles in a large Swedish cohort. Methods This cross-sectional analysis was conducted in the in the SCAPIS cohort (mean age 50–64 years, n = 8,957). Sodium intake was estimated using the Kawasaki formula (est24hNa) from urine samples. Plasma metabolites were measured using ultrahigh performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry (UPLC-MS/MS) (Metabolon Inc ® ), identifying 713 metabolites grouped into eight biochemical classes (CC). Principal component analysis (PCA) was conducted for each CC, and the first principal component (PC1) was used as the response variable, with est24hNa, age, sex, and cardiovascular risk factors as predictors in restricted cubic spline models. ANOVA and pathway enrichment analyses were performed to explore associations. Results Est24hNa was significantly associated with the lipid and energy CC. Lower est24hNa was linked to higher concentrations of free fatty acids and citric acid cycle intermediates, suggesting enhanced beta-oxidation. Bonferroni-adjusted analyses revealed 231 metabolites significantly associated with est24hNa, with 2 S,3R-dihydroxybutyrate (β = -0.13, p = 2.28 × 10 − 37 ) showing the strongest association. Lipid subgroups including phosphatidylcholines, lysophospholipids, bile acids, and plasmalogens were positively associated with est24hNa. Pathway enrichment suggested links to branched-chain amino acid metabolism and biosynthesis of unsaturated fatty acids. Conclusions Lower salt intake was associated with a metabolic profile indicative of increased beta-oxidation, while higher salt intake was linked to lipid species previously implicated in atherosclerosis. These findings highlight potential metabolic pathways through which salt intake may influence cardiovascular health and merit further evaluation in longitudinal studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».