Editorial: Metabolomics in Infectious Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Metabolomics is an important emerging field of omics technology.While the metabolic pathways in prokaryotic or disease-causing agents are relatively simple compared to those of mammalian hosts, metabolite pools reflect the instant (snapshot) status of cells under healthy or diseased conditions or when infecting the host (Tan et al., 2007) (Lee et al., 2015).In humans, immune cells play a major role in the defense against microbial infection.The metabolic pathways of immune cells are under the stringent control of metabolites and small molecules under a quiescent or active state.Any subtle change in the gene expression during the diseased condition can affect the downstream pathways that consist of proteins and metabolites.Metabolites belong to different chemical groups such as amino acids, organic acid, lipids, or amines.Due to their close association with the cellular system, the detection of metabolites can provide the accurate status of the cell and can also be used as biomarkers of disease or drug targets (Rahman and Hasan 2014).Considering the importance of the field of metabolomics, the current research topic aimed to collect articles where metabolites and metabolite detection tools are used for different purposes in infectious disease.Articles published in this issue show how metabolomics can be used as biomarkers of disease during pandemics, use of metabolomics in clinical management of infectious disease, during metabolomics coinfection of virus and bacteria, metabolites associated with inflammatory disease, and specific proteins associated with transport molecules during communicable and noncommunicable disease.In this issue, an original research article by Taleb et al. (2021) shows that metabolic changes can be used to predict the recovery pattern in critically ill patients caused by the pandemic strain of severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2).Using targeted metabolomics of serum samples, patients that were admitted within 48 h and were under invasive mechanical ventilation (IMV) in the intensive care unit (ICU) had different levels of hypoxanthine and betaine at the first time point of admission.These levels can predict whether the patient will require a short or long stay in the ICU.Another group of metabolites including kynurenine, 3-methylhistidine, ornithine, p-cresol sulfate, C24, and sphingomyelin was measured 1 week later and these could accurately predict the duration of IMV.Another original research conducted by Elrayees et al. (2022) shows that COVID-19 severity is high in patients with type 2 diabetes mellitus and hypertension.Using tandem mass spectrometry as the analytical platform, targeted metabolomics were conducted in serum samples from patients with different disease severity, diabetes status, and hypertension status.Using multivariate and univariate models for data analysis, the authors showed that patients with diabetes and hypertension had increased severity of COVID-19 and reduced levels of specific triacylglycerols.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,016 |
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 ».