An Inflammatory Arthritis-Associated Metabolite Biomarker Pattern Revealed by <sup>1</sup>H NMR Spectroscopy
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Notice bibliographique
Résumé
Rheumatoid arthritis, a debilitating, systemic inflammatory joint disease, is likely accompanied by alterations in circulating metabolites. Here, an 1H NMR spectroscopy-based metabolomics approach was developed to establish a metabolic 'biomarker pattern' in a model of rheumatoid arthritis, the K/BxN transgenic mouse. Sera obtained from arthritic K/BxN mice (N = 15) and a control population (N = 19) having the same genetic background, but lacking the arthritogenic T-cell receptor KRN transgene, were compared by 1H NMR spectroscopy. A unique method was developed by combining technologies such as ultrafiltration to remove proteins from serum samples, quantitative 'targeted profiling' of known metabolites, pseudo-quantitative profiling of unknown resonances, a supervised O-PLS-DA pattern recognition analysis, and a metabolic-pathway based network analysis for interpretation of results. In total, 88 spectral features were profiled (59 metabolites and 28 unknown resonances). A highly significant subset of 18 spectral features (15 known compounds and 3 unknown resonances) was identified (p = 0.00075 using MANOVA) that we term a 'metabolic bioprofile'. We identified metabolites relating to nucleic acid, amino acid, and fatty acid metabolism, as well as lipolysis, reactive oxygen species generation, and methylation. Pathway analysis suggested a shift from metabolites involved in numerous reactions (hub-metabolites) toward intermediates and metabolic endpoints associated with arthritis. The results attest to the metabolic complexity of systemic inflammation and to the power of the experimental approach for identifying a wide variety of disease-associated marker candidates. The diagnostic and prognostic implications of monitoring a spectrum of metabolic events simultaneously using serum samples is discussed with respect to the potential for individualized medicine.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle