发现阶段:SCCS队列中鉴定UPF相关代谢物
鉴定与UPF摄入相关的循环代谢物
对SCCS中1688名参与者的基线血浆进行非靶向代谢组学分析,并使用线性回归评估UPF摄入量(重量百分比)与1110种代谢物的关联(FDR<0.1)。
Metabolomic signature of ultra-processed foods and cardiovascular morbidity and mortality
包含三个独立前瞻性队列(SCCS、PLCO、ARIC),涵盖发现和验证阶段,运用非靶向代谢组学、线性回归、Cox回归、弹性网络和中介分析,并进行了亚组分析。
SCCS队列(N=1688) PLCO队列(N=2315) ARIC队列(N=3682)
UPF摄入量的量化方法在各队列中不同(SCCS和PLCO为重量百分比,ARIC为份/天) 代谢物检测平台(Metabolon DiscoveryHD4)及代谢物可用性差异 模型调整的协变量在各队列中有所不同 事件定义和随访时间在不同队列中有所差异
提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。
按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。
鉴定与UPF摄入相关的循环代谢物
对SCCS中1688名参与者的基线血浆进行非靶向代谢组学分析,并使用线性回归评估UPF摄入量(重量百分比)与1110种代谢物的关联(FDR<0.1)。
评估UPF相关代谢物与CHD、CVD死亡和总死亡的关联
使用条件逻辑回归评估CHD发病率,Cox回归评估CVD死亡和总死亡,并识别显著关联的代谢物(FDR<0.1)。
验证SCCS中发现的UPF相关代谢物及其与结局的关联
在PLCO(N=2315)和ARIC(N=3682)中评估了目标代谢物与UPF摄入量和结局的关联,使用线性回归和Cox回归,并采用固定效应meta分析合并结果。
构建代表UPF整体代谢谱的特征并评估其与结局的关联
在SCCS中,利用142种UPF相关代谢物通过弹性网络回归构建MetSig(84种代谢物),并评估其与CHD、CVD死亡和总死亡的关联,及其中介效应。
按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| 代谢物检测 | DiscoveryHD4 | Metabolon, Inc. | -- |
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| UPF摄入量评估 | UPF摄入量的量化方法和权重(SCCS和PLCO为重量百分比,ARIC为份/天;各队列中UPF食品项目权重不同) 阅读提示:方法学2.2节 |
| 代谢物检测 | 检测平台(Metabolon DiscoveryHD4)、样本类型(SCCS和PLCO为血浆,ARIC为血清)及代谢物标准化方法 阅读提示:方法学2.3节 |
| 结果评估 | 事件定义(CHD、CVD死亡、总死亡)和随访时间各队列不同 阅读提示:方法学2.4节 |
| 统计分析 | 模型调整的协变量不同于各队列:SCCS调整了空腹状态、批次、社会人口学、生活方式、代谢健康条件等;PLCO调整了研究批次、病例对照状态等;ARIC调整了年龄、性别、种族-中心等 阅读提示:方法学2.5节 |