Association between Accelerometer-derived Physical Activity-related Metabolic Signature and Stroke: A Cohort Study from UK Biobank
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accelerometer-derived physical activity is associated with reduced stroke risk. The biological pathways underpinning this relationship, however, are not yet understood. Herein, we aim to identify metabolic signatures associated with accelerometer-measured PA and investigate their relationships with reduced stroke incidence. METHOD: Utilizing UK Biobank accelerometer data, we derived physical activity into total physical activity (TPA), moderate-to-vigorous physical activity (MVPA), and light physical activity (LPA) and linked them to 249 NMR-quantified plasma metabolites. The metabolomic signatures (TPA-/MVPA-/LPA-metabolomic signatures) were developed through internal validation followed by elastic-net regression modeling. Cox proportional hazards models evaluated activity-stroke associations (adjusted for sociodemographic/genetic factors), followed by mediation analysis to quantify metabolomic signature effects. RESULTS: Through UK Biobank study (N = 29445; 14.1-year follow-up with 513 stroke events), we identified 195 TPA, 173 MVPA, and 164 LPA metabolite associations (FDR < 0.05), with 107, 92, and 15 validated, respectively. Elastic net-derived physical activity-metabolomic signatures (TPA-/MVPA-metabolomic signatures) correlated with physical activity intensities (r = 0.20-0.30, P < 0.001) and were associated with reduced stroke risk: TPA-metabolomic signatures (HR = 0.61, 95% CI: 0.44-0.87); MVPA-metabolomic signatures (HR = 0.50, 95%CI: 0.29-0.88). Mediation analyses showed TPA-metabolomic signatures and MVPA-metabolomic signatures explained 12.2% and 8.5% of physical activity-stroke associations (P < 0.001), implicating specific lipoprotein subclasses and lipids as key mediators. CONCLUSION: TPA-metabolomic signatures and MVPA-metabolomic signatures, particularly the 11 key metabolites included, significantly mediate the association between accelerometer-derived physical activity and stroke risk.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».