Editorial: Emerging applications of targeted and non-targeted metabolomics to physiology and pathophysiology
Notice bibliographique
Résumé
In the ever-changing landscape of biomedical research, metabolomics stands at the forefront of discovery as an "omics" science that captures the dynamic chemical fingerprint of life. By enabling the high-throughput identification and quantification of small molecules (<1500 Da), metabolomics provides a powerful window into the complicated interplay between genetics, environment and physiology. From endogenous compounds like amino acids and lipids to exogenous pollutants and pharmaceuticals, the metabolome reflects both health and disease and leads to generation of new hypotheses. This special issue provide recent contributions to this field which underscores its transformative impact on medicine, physiology and disease modelling. Zhang et al. [1] explored metabolic disruptions in a rat model of visual fatigue linked to traditional Chinese medicine syndromes, revealing altered sphingolipid pathways. Passadore et al. [2] highlighted amino acid signatures in obese children, linking urinary metabolite patterns to early indicators of insulin resistance and metabolic risk. These findings stress metabolomics' potential in early diagnosis and personalized interventions. The utility of metabolomics expands into mechanistic insights. Zhang et al. [3,7] offered a comprehensive review of lipid droplet-mitochondria interactions, critical in metabolic syndrome and pointed to pharmacological targets that may reshape future obesity treatment. Kenéz et al. [11] connected diet-induced ceramide accumulation to insulin resistance in cattle, an elegant model that reflects similar processes in human metabolic disease, providing a bridge between veterinary science and human health. In the realm of exercise physiology, Ou et al. [4] and Zhou et al. [10] examined how ischemic preconditioning and enteric-coated bicarbonate impact metabolomic profiles without altering performance, revealing that even interventions with no visible performance boost can profoundly shift underlying biochemistry. Landman et al. [9] showed that simple handgrip exercises and remote ischemic preconditioning reduce key inflammatory markers in cerebral small vessel disease, emphasizing how metabolomics can unravel subtle but clinically significant responses to lifestyle interventions. On the diagnostic frontier, Wang et al. [8] demonstrated that serum metabolomics can differentiate renal cell carcinoma from benign tumors with exceptional accuracy. Lin et al. [6] provided insights into high-altitude pulmonary edema by identifying arterial and venous metabolite shifts, paving the way for biomarker discovery in acute physiological stress. Perhaps most compelling is the emerging picture of how parental genetics even without direct gene transmission, shape offspring metabolism. Zhang et al. [5] showed that maternal and paternal eNOS deficiency leads to distinct phenotypes and metabolomic profiles in offspring, suggesting epigenetic and metabolic inheritance as powerful forces shaping health across generations. As these studies highlight, metabolomics is more than a research tool, it is a language of life, capturing the nuance of disease progression, therapy response, and physiological adaptation. With mass spectrometry and NMR technologies pushing the boundaries of detection and data integration with genomics and proteomics becoming more refined, the metabolome stands as a critical pillar in systems medicine.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,012 |
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 ».