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 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 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 ».