Predictive value of 1-hour postprandial SPARC levels on metabolic outcomes from Mediterranean diet adherence: results from a randomized controlled feeding study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Precision nutrition is pivotal to preventing cardiometabolic diseases. However, almost no single blood biomarker capable of predicting the metabolic benefits of specific dietary patterns has yet been identified. Here, we revealed the associations of plasma levels of the secreted protein acidic and rich in cysteine (SPARC), an inflammatory factor highly expressed in fat tissues, and insulin sensitivity improvement in a 6-month randomized controlled, calorie-restricted feeding trial recruiting 235 Chinese adults with overweight/obesity and prediabetes: the Mediterranean diet (MD) group (n = 81), the traditional Jiangnan diet (TJD) group (n = 81), and the control diet (CD) group (n = 73). The 1-h post-glucose loading plasma SPARC levels (SPARC-1H) decreased significantly from baseline to 3 months and 6 months in the MD group, whereas no significant changes were observed in the TJD or CD groups. Further analyses revealed that the individuals with higher baseline SPARC-1H levels were associated with fewer improvements in fasting insulin (β ± SE: 1.54 ± 0.43; P = 0.002), fasting glucose (0.10 ± 0.04; P = 0.049), the homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR, 0.47 ± 0.12; P = 0.0005), and the homeostasis model assessment of β-cell function (HOMA-β, 7.63 ± 3.27; P = 0.047) after 6 months in the MD group. Moreover, baseline SPARC-1H levels were positively correlated with changes in lipidomic profiles, including three alkenylphosphatidylethanolamines, which potentially mediate the cardiometabolic benefits of MD. No significant associations were observed in the other two diet groups. Our findings suggest postprandial SPARC as a predictor for the metabolic benefits of MD, offering a potential biomarker for individualized nutrition intervention against cardiometabolic diseases.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».