Lipidome Alterations Induced by Cystic Fibrosis, CFTR Mutation, and Lung Function
Notice bibliographique
Résumé
gene. Although the classical presentation of the condition is well known, there is still a need for a better characterization of metabolic alterations related to cystic fibrosis and different genotypic mutations. We employed untargeted, comprehensive lipidomics of blood serum samples to investigate alterations in the lipid metabolism related to the pathology, mutation classes, and lung function decline. Six unique biomarker candidates were able to independently differentiate diseased individuals from healthy controls with excellent performance. Cystic fibrosis patients showed dyslipidemia for most lipid subclasses, with significantly elevated odd-chain and polyunsaturated fatty acyl lipids. Phosphatidic acids and diacylglycerols were particularly affected by different genotypic mutation classes. We selected a biomarker panel composed of four lipids, including two ceramides, one sphingomyelin, and one fatty acid, which correctly classified all validation samples from classes III and IV. A biomarker panel of five oxidized lipids was further selected to differentiate patients with reduced lung function, measured as predicted FEV1%. Our results indicate that cystic fibrosis is deeply related to lipid metabolism and provide new clues for the investigation of the disease mechanisms and therapeutic targets.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».