Identification of potential metabolic biomarkers of polycystic ovary syndrome in follicular fluid by SWATH mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Polycystic ovary syndrome (PCOS) is a complex disorder associated with multiple metabolic disturbance, including defective glucose metabolism and insulin resistance. The altered metabolites caused by the related metabolic disturbance may affect ovarian follicles, which can be reflected in follicular fluid composition. The aim of this study is to investigate follicular fluid metabolic profiles in women with PCOS using an advanced sequential window acquisition of all theoretical fragment-ion spectra (SWATH) mass spectrometry. MATERIALS AND METHODS: Nineteen women with PCOS and twenty-one healthy controls undergoing IVF/ET were recruited, and their follicular fluid samples were collected for metabolomic study. Follicular fluid metabolic profiles, including steroid hormones, free fatty acids, bioactive lipids, and amino acids were analyzed using the principal component analysis (PCA) and partial least squares to latent structure-discriminant analysis (PLS-DA) model. RESULTS: Levels of free fatty acids, 3-hydroxynonanoyl carnitine and eicosapentaenoic acid were significantly increased (P < 0.05), whereas those of bioactive lipids, lysophosphatidylcholines (LysoPC) (16:0), phytosphingosine, LysoPC (14:0) and LysoPC (18:0) were significantly decreased in women with PCOS (P < 0.05). Additionally, levels of steroid hormone deoxycorticosterone and two amino acids, phenylalanine and leucine were higher in the PCOS patients (P < 0.05). CONCLUSION: Women with PCOS display unique metabolic profiles in their follicular fluid, and this data may provide us with important biochemical information and metabolic signatures that enable a better understanding of the pathogenesis of PCOS.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».