Metabolomics and Type 2 Diabetes: Translating Basic Research into Clinical Application
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
Type 2 diabetes (T2D) and its comorbidities have reached epidemic proportions, with more than half a billion cases expected by 2030. Metabolomics is a fairly new approach for studying metabolic changes connected to disease development and progression and for finding predictive biomarkers to enable early interventions, which are most effective against T2D and its comorbidities. In metabolomics, the abundance of a comprehensive set of small biomolecules (metabolites) is measured, thus giving insight into disease-related metabolic alterations. This review shall give an overview of basic metabolomics methods and will highlight current metabolomics research successes in the prediction and diagnosis of T2D. We summarized key metabolites changing in response to T2D. Despite large variations in predictive biomarkers, many studies have replicated elevated plasma levels of branched-chain amino acids and their derivatives, aromatic amino acids and α-hydroxybutyrate ahead of T2D manifestation. In contrast, glycine levels and lysophosphatidylcholine C18:2 are depressed in both predictive studies and with overt disease. The use of metabolomics for predicting T2D comorbidities is gaining momentum, as are our approaches for translating basic metabolomics research into clinical applications. As a result, metabolomics has the potential to enable informed decision-making in the realm of personalized 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 | 0,025 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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