Metabolic profiling for water-soluble metabolites in patients with schizophrenia and healthy controls in a Chinese population: A case-control study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Objective measures integrated with clinical symptoms may improve early prevention and detection of schizophrenia. Herein we aim to evaluate potential water-soluble metabolic biomarkers in schizophrenia.Methods: We recruited adults with schizophrenia (n = 113) who had not received pharmacological treatment for at least 1 month prior to enrollment and 111 age- and sex-matched healthy subjects from Weifang, Shandong province, China. All serum samples were analysed using liquid chromatography-tandem mass spectrometry coupled with a hydrophilic interaction liquid chromatography column.Results: Eleven metabolites, namely carnitines (oleoylcarnitine, l-palmitoylcarnitine, 9-decenoylcarnitine and 2-trans,4-cis-decadienoylcarnitine), polar lipids (lysophosphatidylcholine (LPC)(P-16:0), LPC (16:0), LPC (15:0) and LPC(14:0)), amino acids (taurine and l-arginine), and organic acid (2,5-dichloro-4-oxohex-2-enedioate), separated the patients and healthy controls. Compared with healthy controls, taurine, l-palmitoylcarnitine and oleoylcarnitine levels were higher, whereas the remaining eight metabolites were lower in patients with schizophrenia. A combination of four metabolites, i.e., oleoylcarnitine, 9-decenoylcarnitine, LPC (15:0) and LPC (14:0), provided the most robust between-group separation.Conclusions: This study appears to distinguish between groups of patients and controls, which should be considered as a contribution to putative potential biomarkers. The water-soluble metabolites were determined to be significantly different between the groups in the current study, and were primarily related to cellular bioenergetics, notably oxidative stress.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».