Endotypes of primary osteoarthritis identified by plasma metabolomics analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify endotypes of osteoarthritis (OA) by a metabolomics analysis. METHODS: Study participants included hip/knee OA patients and controls. Fasting plasma samples were metabolomically profiled. Common factor analysis and K-means clustering were applied to the metabolomics data to identify the endotypes of OA patients. Logistic regression was utilized to identify the most significant metabolites contributing to the endotypes. Clinical and epidemiological factors were examined in relation to the identified OA endotypes. RESULTS: Six hundred and fifteen primary OA patients and 237 controls were included. Among the 186 metabolites measured, 162 passed the quality control analysis. The 615 OA patients were classified in three clusters (A, 66; B, 200; and C, 349). Patients in cluster A had a significantly higher concentration of butyrylcarnitine (C4) than other clusters and controls (all P < 0.0002). Elevated C4 is thought to be related to muscle weakness and wasting. Patients in cluster B had a significantly lower arginine concentration than other clusters and controls (all P < 7.98 × 10-11). Cluster C patients had a significantly lower concentration of lysophosphatidylcholine (with palmitic acid), which is a pro-inflammatory bioactive compound, than other clusters and controls (P < 3.79 × 10-6). Further, cluster A had a higher BMI and prevalence of diabetes than other clusters (all P ≤ 0.0009), and also a higher prevalence of coronary heart disease than cluster C (P = 0.04). Cluster B had a higher prevalence of coronary heart disease than cluster C (P = 0.003) whereas cluster C had a higher prevalence of osteoporosis (P = 0.009). CONCLUSION: Our data suggest three possible clinically actionable endotypes in primary OA: muscle weakness, arginine deficit and low inflammatory OA.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».