Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The assessment of metabolite profiles in biofluids has become a powerful method for the detection of biomarker molecules and disease mechanisms. This review outlines the recent advances in the use of metabolomic techniques to study inflammatory bowel diseases (IBDs). RECENT FINDINGS: The last few years have seen an increase in the studies of experimental and human IBD focusing on the search for small metabolites, such as amino acids, bases, and tricarboxylic acid cycle intermediates. Experimental methods for the screening of metabolites in serum, urine, fecal extracts, and colon tissue include H NMR spectroscopy, gas chromatography-mass spectrometry, and liquid chromatography methods. Several studies demonstrate that IBD patients and healthy individuals, as well as the IBD subtypes, can be distinguished using metabolic profiling. Metabolomic data of fecal extracts and urine have revealed disruptions in bacterial populations, findings that are indicative of a possible involvement of the microbiome in the development of IBDs. SUMMARY: Metabolites from biofluids can be detected in IBDs by different experimental methods that allow successful separation of IBD subtypes from healthy cohorts. Knowledge of a unique metabolomic fingerprint in IBDs could be useful for diagnosis, treatment, and detection of disease mechanisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».