Lipidomics Profiling of Metformin-Induced Changes in Obesity and Type 2 Diabetes Mellitus: Insights and Biomarker Potential
Notice bibliographique
Résumé
Metformin is the first-line oral medication for treating type 2 diabetes mellitus (T2DM). In the current study, an untargeted lipidomic analytical approach was used to investigate the alterations in the serum lipidome of a cohort of 89 participants, including healthy lean controls and obese diabetic patients, and to examine the alterations associated with metformin administration. A total of 115 lipid molecules were significantly dysregulated (64 up-regulated and 51 down-regulated) in the obese compared to lean controls. However, the levels of 224 lipid molecules were significantly dysregulated (125 up-regulated and 99 down-regulated) in obese diabetic patients compared to the obese group. Metformin administration in obese diabetic patients was associated with significant dysregulation of 54 lipid molecule levels (20 up-regulated and 34 down-regulated). Levels of six molecules belonging to five lipid subclasses were simultaneously dysregulated by the effects of obesity, T2DM, and metformin. These include two putatively annotated triacylglycerols (TGs), one plasmenyl phosphatidylcholine (PC), one phosphatidylglycerol (PGs), one sterol lipid (ST), and one Mannosyl-phosphoinositol ceramide (MIPC). This study provides new insights into our understanding of the lipidomics alterations associated with obesity, T2DM, and metformin and offers a new platform for potential biomarkers for the progression of diabetes and treatment response in obese patients.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».