Metabolomic Biomarkers in a Model of Asthma Exacerbation
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Airway obstruction in patients with asthma is associated with airway dysfunction and inflammation. Objective measurements including sputum analysis can guide therapy, but this is often not possible in typical clinical settings. Metabolomics is the study of molecules generated by metabolic pathways. We hypothesize that airway dysfunction and inflammation in an animal model of asthma would produce unique patterns of urine metabolites measured by multivariate statistical analysis of high-resolution proton nuclear magnetic resonance ((1)H NMR) spectroscopy data. OBJECTIVES: To develop a noninvasive means of monitoring asthma status by metabolomics and urine sampling. METHODS: Five groups of guinea pigs were studied: control, control treated with dexamethasone, sensitized (ovalbumin, administered intraperitoneally), sensitized and challenged (ovalbumin, administered intraperitoneally, plus ovalbumin aerosol), and sensitized-challenged with dexamethasone. Airway hyperreactivity (AHR) to histamine (administered intravenously) and inflammation were measured. Multivariate statistical analysis of NMR spectra based on a library of known urine metabolites was performed by partial least-squares discriminant analysis. In addition, the raw NMR spectra exported as xy-trace data underwent linear discriminant analysis. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Challenged guinea pigs developed AHR and increased inflammation compared with sensitized or control animals. Dexamethasone significantly improved AHR. Using concentration differences in metabolites, partial least-squares discriminant analysis could discriminate challenged animals with 90% accuracy. Using only three or four regions of the NMR spectra, linear discriminant analysis-based classification demonstrated 80-90% separation of the animal groups. CONCLUSIONS: Urine metabolites correlate with airway dysfunction in an asthma model. Urine NMR analysis is a promising, noninvasive technique for monitoring asthma in humans.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».