text: “多因素机器学习模型预测餐后代谢反应，Nature Medicine: ① 纳入1002名英国受试者进行试验，探究多种因素与餐后甘油三酯（TG）、血糖和胰岛素反应的关系，并在另一队列中验证；② 餐后代谢反应有明显的个体差异，TG、血糖和胰岛素的变异系数分别为103%、68%和59%；③ 饮食成分、用餐背景和遗传因素（SNP）对餐后血糖反应有较高的解释度（15.4%、~7.6%和9.5%），但对TG和胰岛素的解释度较低；④ 肠道菌群对餐后TG、血糖和胰岛素反应的解释度为7.5%、6.4%和5.8%；⑤ 建立机器学习模型可预测餐后TG和血糖。Human postprandial responses to food and potential for precision nutrition。对食物的代谢反应可影响心血管代谢疾病的风险，该研究纳入了英国PREDICT1研究中的1002名健康受试者（包括几百名双胞胎），分析了他们的餐后代谢反应情况（甘油三酯、血糖、胰岛素），及其与膳食成分、日常饮食、用餐背景（之前的饮食、进餐顺序/时间、睡眠、运动等）、人体和临床生化指标、遗传、肠道菌群等因素的关系，并在一个独立的美国队列中进行了验证。该研究发现，遗传因素（基于SNP分析）对于餐后的代谢反应（特别是甘油三酯）似乎并没有起到主导作用，而一些可变因素（如用餐背景）的作用则比预期的要大。研究者使用机器学习开发了一个预测个体餐后反应的模型，在血糖和甘油三酯预测方面有相对较好的表现。”?!