High-Coverage Serum Metabolomics Reveals Metabolic Pathway Dysregulation in Diabetic Retinopathy: A Propensity Score-Matched Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diabetic retinopathy (DR) is a major diabetes-related disease linked to metabolism. However, the cognition of metabolic pathway alterations in DR remains scarce. We aimed to corroborate alterations of metabolic pathways identified in prior studies and investigate novel metabolic dysregulations that may lead to new prevention and treatment strategies for DR. Methods: In this case-control study, we tested 613 serum metabolites in 69 pairs of type 2 diabetic patients (T2DM) with DR and propensity score-matched T2DM without DR via ultra-performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry system. Metabolic pathway dysregulation in DR was thoroughly investigated by metabolic pathway analysis, chemical similarity enrichment analysis (ChemRICH), and integrated pathway analysis. The associations of ChemRICH-screened key metabolites with DR were further estimated with restricted cubic spline analyses. Results: A total of 89 differentially expressed metabolites were identified by paired univariate analysis and partial least squares discriminant analysis. We corroborated biosynthesis of unsaturated fatty acids, glycine, serine and threonine metabolism, glutamate and cysteine-related pathways, and nucleotide-related pathways were significantly perturbed in DR, which were identified in prior studies. We also found some novel metabolic alterations associated with DR, including the disturbance of thiamine metabolism and tryptophan metabolism, decreased trehalose, and increased choline and indole derivatives in DR. Conclusions: The results suggest that the metabolism disorder in DR can be better understood through integrating multiple biological knowledge databases. The progression of DR is associated with the disturbance of thiamine metabolism and tryptophan metabolism, decreased trehalose, and increased choline and indole derivatives.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».