Characterizing acyl-carnitine biosignatures for schizophrenia: a longitudinal pre- and post-treatment study
Notice bibliographique
Résumé
Subjects with schizophrenia have high risks of metabolic abnormalities and bioenergetic dysfunction. Acyl-carnitines involved in bioenergetic pathways provide potential biomarker targets for identifying early changes and onset characteristics in subjects with schizophrenia. We measured 29 acyl-carnitine levels within well-characterized plasma samples of adults with schizophrenia and healthy controls using liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS). Subjects with schizophrenia were measured at baseline and after 8 weeks of treatment. A total of 225 subjects with schizophrenia and 175 age- and gender-matched healthy controls were enrolled and 156 subjects completed the 8-week follow-up. With respect to plasma acyl-carnitines, the individuals with schizophrenia at baseline showed significantly higher levels of C4-OH (C3-DC) and C16:1, but lower concentrations of C3, C8, C10, C10:1, C10:2, C12, C14:1-OH, C14:2, and C14:2-OH when compared with healthy controls after controlling for age, sex, body mass index (BMI), smoking, and drinking. For the comparison between pretreatment and posttreatment subjects, all detected acyl-carnitines were significantly different between the two groups. Only the concentration of C3 and C4 were increased after selection by variable importance in projection (VIP) value >1.0 and false discovery rate (FDR) q value <0.05. A panel of acyl-carnitines were selected for the ability to differentiate subjects of schizophrenia at baseline from controls, pre- from post-treatment, and posttreatment from controls. Our data implicated acyl-carnitines with abnormalities in cellular bioenergetics of schizophrenia. Therefore, acyl-carnitines can be potential targets for future investigations into their roles in the pathoetiology of schizophrenia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».