大家好，欢迎来到生信狐！说到适合临床医生快速发文的思路，利用临床数据库挖掘（医学统计分析）是不二之选！关注胡哥动态的朋友，相信已经看过不少相关主题文献。今天，胡哥再来分享一篇发表于11分+SCI上的文章，也是利用公共数据库，是何亮点让这篇文章如此出色？一起看看吧~
1. 该研究基于饮食炎症指数（DII）的加权算法提出食物炎症指数（FII），提供了一种量化食物炎症影响的方法，将FII评分用于预测个体饮食风险。
2. 该研究中FII通过揭示食物组内的异质性，为饮食指南的修订和更健康饮食的科学研究提供了参考。
3. 该研究利用美国国家健康和营养调查（NHANES）队列研究了 FII 与炎症生物标志物之间的关系，以评估FII的有用性和有效性；不仅使用美国农业部食品成分表（USDA-FCT）将FII评分转换为百分比进行直观分级，并使用中国食物成分表（China-FCT）进行验证。
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题目：食物炎症指数揭示食物中的关键炎症成分和食物组内的异质性：我们如何选择食物？
杂志：Journal of Advanced Research
影响因子：11.4
发表时间：2024年10月
公众号后台回复“666”领取原文PDF，文献编号：20241024
研究背景
食物是慢性炎症的关键因素，但很少有研究试图量化食物的炎症影响。此外，同一食物组中食物之间炎症作用的差异经常被忽视。本研究旨在通过食物炎症指数（FII）根据食物成分表比较食物的炎症影响，揭示膳食指南中食物组内的异质性并确定关键成分。
数据来源
食品成分数据来自美国农业部（USDA）的膳食研究食品和营养数据库（FNDDS）；研究参与者数据来自NHANES数据库。
研究思路
首先，FII根据膳食炎症指数（DII）采用加权算法调整，并经过NHANES验证。其次，分析比较不同膳食模式的个体食物炎症评分（FISI）。接着，使用美国农业部食品成分表（USDA-FCT）将FII评分转换为百分比进行直观分级，并使用China-FCT进行验证。最后，统计并比较基于USDA-FCT和膳食指南的不同食物组的FII评分，揭示食物组内的异质性。
主要结果
1. FII 的建立与验证
选择美国农业部（USDA）的膳食研究食品和营养数据库（FNDDS）用于分析食物成分，包含了9229种食物项目；在食物成分选择时，排除了如茶、洋葱和胡椒等不属于食物成分的项目，共包含39种食物成分；使用基于饮食炎症指数（DII）的加权方法，为每个食物成分分配权重，考虑它们的含量和推荐摄入量，得出 FII；考虑相对摄入偏差进行扩展分析，并推导出了其他公式FIIM2和FIIM5。进一步转化为FISI以量化个体的炎症水平，通过将FII值转换为1到100的范围内，其中1表示最强的促炎症作用，100表示最强的抗炎症作用（图1）。使用 NHANES 队列进行测试和验证，通过Spearman相关性分析显示，FISI 模型和 DII 模型之间显示出极显著性，表明FISI模型可以用作预测炎症的新模型；FISI1与高敏感性C反应蛋白（HSCRP）水平强烈相关，表明FISI1在反映炎症水平方面的重要作用。
图1食物炎症指数的建立和分析
2. 食物组内的异质性反映了当前饮食模式的脆弱性
通过分析基于不同FII分数的各种饮食模式的FISI结果，发现地中海饮食模式比其他模式具有更强的抗炎功能，植物性食物，尤其是蔬菜和谷物的抗炎作用非常显著。根据 NHANES 2015-2018 参与者的五分位数结果，这三种饮食模式的FISI超出了Q1的界限，进一步证明了 FII 模型在饮食模式分析中的有效性；在选择平均 FII 时，只有地中海饮食模式显示出良好的效果（图2）。
图2 基于不同FII的膳食模式计算FISI结果
3. FII的应用：食物对炎症的影响分析、食物分类和指南
FII被应用于分析FNDDS中的9229种食物和饮料，结果显示，基于食物成分的 FII 评价模型可为食物选择提供参考，与营养成分的常规认知要求一致（图3）。
图3食物分组和食物炎症指数评分
4. 不同食物成分对炎症特性的影响
通过分析每个食物组中的主要炎症成分，发现C18：3n3 （α-亚麻酸）在所有食物中显示出最高的抗炎作用。通过雷达图进一步分析抗炎和促炎成分，发现类黄酮 （7300–7700） 和 C18：3n3 （1270） 是主要的抗炎成分，饱和脂肪酸是主要的促炎成分；蛋白质食物的异质性最不显著，饮料组存在异质性（图4）。
图4 食物成分对炎症影响的雷达图
5. FII 泛化能力的提高及其在中国的适用性
将FII模型应用于中国食物成分表（China-FCT），并计算了每个食物项目的FII分数，China-FCT 的分析结果与 USDA-FCT 的结果一致，表明与动物性食品相比，植物性食品表现出更好的抗炎作用（图5）。
图5 China-FCT中各种食物的FII评分
6. 食物组内的异质性，膳食指南忽略了什么？
通过总结膳食指南中的各种类型的食物，并分析了它们对炎症的影响，而各组之间存在很大差异，表明饮食指南中仍然存在被忽视的方面，这些结果强调了在考虑食物选择时承认食物组内异质性的重要性（图6）。利用FII可能有助于解决食物组内的异质性，并为饮食指南提供建议，以更好地预防慢性炎症和相关疾病。
图6 不同食物组的FII评分
文章小结
该研究发现，较高的食物炎症评分（FISI）与高水平的高敏感性C反应蛋白（HSCRP）以及其他炎症相关，新的食物炎症指数（FII）可以成为根据人类日常饮食反映炎症的有效工具，为基于数字数据库的膳食营养指南的改进提供了建议，以讨论食物组内的异质性。看完这篇文章，是不是也觉得该文提出的FII兼具创新性与实用性，不仅在NHANES进行了验证，也通过China-FCT证实了其泛化能力！没有思路、不会创新的朋友，欢迎找胡哥团队帮忙~思路设计、定制分析均不在话下！
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