Sexual dimorphism in metabolomic and phenotypic spectra of UGT deficiency: findings from the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Two of the most frequently deleted genes in the human genome are the UDP-glycosyltransferases UGT2B17 and UGT2B28. They encode metabolic enzymes of the glucuronidation pathway that plays a pivotal role in the maintenance of cellular homeostasis for a variety of small molecule metabolites. These deletions may impact health, yet their effects remain poorly understood. We evaluated the impact of UGT deficiency on the plasma metabolome and examined the association between altered metabolites and health outcomes. METHODS: The metabolomic profiles of 4262 proficient gene carriers were compared with those of 352 UGT2B17-deficient, 97 UGT2B28-deficient, and 20 double-gene-deficient individuals from the Canadian Longitudinal Study on Aging. Significant metabolites found in these comparisons were analyzed for their associations with common diseases. RESULTS: The unexpectedly broad molecular divergence found in UGT-deficient metabolomes, which affected > 10% of metabolites, implies their significant influence across various metabolite classes-particularly lipids and amino acids - extending beyond their known substrates. The metabolic profiles of UGT2B17-deficient men and UGT2B28-deficient women were most impacted, with UGT2B17 deficiency affecting various metabolites linked to metabolic diseases, arthritis, and osteoporosis. Metabolites impacted by a UGT2B28 deficiency such as amino acids, were linked to metabolic disorders in women. CONCLUSION: The findings significantly advance our understanding of the metabolic landscape associated with these frequently deleted genes in the human genome, which may influence susceptibility to various diseases in a sex-specific manner, laying the groundwork for determining their pathological mechanisms and impact on human health.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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.
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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 ».