已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Plasma fatty acid patterns reflect dietary habits and metabolic health: A cross‐sectional study

脂肪酸 多不饱和脂肪酸 亚油酸 硬脂酸 星团(航天器) 脂肪生成 横断面研究 饱和脂肪酸 生物 化学 食品科学 生物化学 新陈代谢 医学 病理 有机化学 计算机科学 程序设计语言
作者
Kaifeng Li,Lorraine Brennan,Breige McNulty,Jack F. Bloomfield,D. J. Duff,N. F. C. Devlin,Michael J. Gibney,Albert Flynn,Janette Walton,Anne P. Nugent
出处
期刊:Molecular Nutrition & Food Research [Wiley]
卷期号:60 (9): 2043-2052 被引量:30
标识
DOI:10.1002/mnfr.201500711
摘要

Scope Using pattern analysis, we investigated the relationship between plasma fatty acid patterns, dietary intake, and biomarkers of metabolic health using data from the Irish National Adult Nutrition Survey. Methods and results Plasma fatty acid patterns were derived from 26 plasma fatty acids using k‐means cluster analysis. Four clusters were identified, each with a distinct fatty acid profile. Cluster 1 included high proportions of linoleic acid (LA) and low proportions of stearic acid (SA); cluster 2 was higher in n‐3 polyunsaturated fatty acids and SA; the profile of cluster 3 was higher in very‐long‐chain saturated fatty acid (VLCSFA) and lower in α‐linolenic acid (ALA) (cluster 3); while cluster 4 was higher in fatty acids related to de novo lipogenesis and 20:3n‐6 and lower in LA (cluster 4). In general, cluster 4 was associated with adverse metabolic profile and higher metabolic risk ( p < 0.033). Clusters 2 and 3 were associated with healthier and protective phenotypes ( p < 0.033). Conclusion Distinct fatty acid patterns were identified which were related to demographics, dietary habits, and metabolic profile. A pattern higher in VLCSFA and lower in ALA was associated with healthier metabolic outcome.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
xjx完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
迟大猫应助研友_ZelDDn采纳,获得20
3秒前
111完成签到 ,获得积分10
3秒前
ding应助大力的无声采纳,获得10
3秒前
yiyi发布了新的文献求助30
4秒前
6秒前
94line发布了新的文献求助10
6秒前
华仔应助好久不见采纳,获得10
6秒前
独特听芹完成签到,获得积分10
7秒前
枪手完成签到,获得积分10
7秒前
爆米花应助stitch_1an采纳,获得10
8秒前
华仔应助大渡河采纳,获得10
8秒前
lunar完成签到,获得积分0
8秒前
欧丸完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
10秒前
11秒前
11秒前
弄巷发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
12秒前
12秒前
13秒前
yufeng完成签到 ,获得积分10
14秒前
14秒前
16秒前
16秒前
16秒前
17秒前
atropine发布了新的文献求助10
17秒前
yimei发布了新的文献求助10
18秒前
Morning发布了新的文献求助10
18秒前
Sean0382完成签到,获得积分10
19秒前
20秒前
stitch_1an完成签到,获得积分20
21秒前
22秒前
六六发布了新的文献求助10
22秒前
22秒前
归尘应助zxcvbnm采纳,获得10
22秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Kelsen’s Legacy: Legal Normativity, International Law and Democracy 1000
Interest Rate Modeling. Volume 3: Products and Risk Management 600
Interest Rate Modeling. Volume 2: Term Structure Models 600
Dynamika przenośników łańcuchowych 600
The King's Magnates: A Study of the Highest Officials of the Neo-Assyrian Empire 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3538721
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3116413
关于积分的说明 9325163
捐赠科研通 2814274
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1546563
邀请新用户注册赠送积分活动 720607
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 712086