Deregulated Tyrosine–Phenylalanine Metabolism in Pulmonary Tuberculosis Patients
Notice bibliographique
Résumé
Metabolic profiling of biofluids from tuberculosis (TB) patients would help us in understanding the disease pathophysiology and may also be useful for the development of novel diagnostics and host-directed therapy. In this pilot study we have compared the urine metabolic profiles of two groups of subjects having similar TB symptoms and categorized as active TB (ATB, n = 21) and non-TB (NTB, n = 21) based on GeneXpert test results. Silylation, gas chromatography mass spectrometry, and standard chemometric methods were employed to identify the important molecules and deregulated metabolic pathways. Eleven active TB patients were followed up on longitudinally for comparative urine metabolic profiling with healthy controls (n = 11). A set of 42 features qualified to have a variable importance parameter score of > 1.5 of a partial least-squares discriminate analysis model and fold change of > 1.5 at p value < 0.05 between ATB and NTB. Using these variables, a receiver operating characteristics curve was plotted and the area under the curve was calculated to be 0.85 (95% CI: 0.72-0.96). Several of these variables that represent norepinephrine, gentisic acid, 4-hydroxybenzoic acid, hydroquinone, and 4-hydroxyhippuric acid are part of the tyrosine-phenylalanine metabolic pathway. In the longitudinal study we observed a treatment-dependent trend in the urine metabolome of follow-up samples, and subjects declared as clinically cured showed similar metabolic profile as those of asymptomatic healthy subjects. The deregulated tyrosine-phenylalanine axis reveals a potential target for diagnostics and intervention in TB.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 ».