Identification of Metabolic Pathway Dysregulation in Diabetic Retinopathy: A Propensity Score-Matched Metabolomic Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Diabetic retinopathy (DR) is a major diabetes-related disease linked to metabolism. However, scientifically assessment of serum metabolic alterations in DR is scarce. We aimed to investigate the changes in metabolic coregulation from type 2 diabetic patients (T2DM) to DR and identify corresponding metabolite predictors via a widely targeted metabolomics approach.Methods In this case-control study, we tested 613 serum metabolites in 69 pairs of T2DM with DR (case) and propensity score-matched T2DM without DR (control) utilizing the ultra-performance liquid chromatography-electrospray ionization-tandem mass spectrometry system. The discrimination capability of differentially expressed metabolites (DEMs) in DR identification was also evaluated using a least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression-based linear support vector machine (SVM) classifier. Metabolic pathway dysregulation in DR were comprehensively investigated by metabolic pathway analysis, chemical similarity enrichment analysis and MetaMapp approaches.Results A total of 89 DEMs were identified after paired univariate analysis and partial least squares discriminant analysis. The linear-SVM model based on LASSO regression selected DEMs had an excellent discrimination with an area under the ROC curve (AUC) as 0.99 (95% confidence interval: 0.95, 1.00). The biosynthesis of polyunsaturated fatty acids (PUFAs), thiamine metabolism, amino acids (mainly glycine, serine and threonine metabolism), hydroxyeicosatetraenoic acid (HETE), disaccharides, indoles and nucleotides were significantly enriched in DR. Conclusions This study systematically demonstrates that distinct metabolic alterations are linked to DR initiation. n-3 PUFAs, trehalose and vitamin B1 play an important role in inhibiting DR progression.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».