Investigations of the Effects of Gender, Diurnal Variation, and Age in Human Urinary Metabolomic Profiles
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Metabolomics may have the capacity to revolutionize disease diagnosis through the identification of scores of metabolites that vary during environmental, pathogenic, or toxicological insult. NMR spectroscopy has become one of the main tools for measuring these changes since an NMR spectrum can accurately identify metabolites and their concentrations. The predominant approach in analyzing NMR data has been through the technique of spectral binning. However, identification of spectral areas in an NMR spectrum is insufficient for diagnostic evaluation, since it is unknown whether areas of interest are strictly caused by metabolic changes or are simply artifacts. In this paper, we explore differences in gender, diurnal variation, and age in a human population. We use the example of gender differences to compare traditional spectral binning techniques (NMR spectral areas) to novel targeted profiling techniques (metabolites and their concentrations). We show that targeted profiling produces robust models, generates accurate metabolite concentration data, and provides data that can be used to help understand metabolic differences in a healthy population. Metabolites relating to mitochondrial energy metabolism were found to differentiate gender and age. Dietary components and some metabolites related to circadian rhythms were found to differentiate time of day urine collection. The mechanisms by which these differences arise will be key to the discovery of new diagnostic tests and new understandings of the mechanism of disease.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle