若い成人の全静的負荷領域特異的な代謝プロファイル:アフリカ-PREDICT研究

科学分野:

• バイオケミストリー バイオケミストリー
• システム生物学 システム生物学
• コンピュータ生物学 コンピュータ生物学

背景:

• アロスタティック・ロード・スコア (ALS) は累積的なストレスの負荷を測定するが,異質であり,比較を複雑にする.
• 泌尿代謝シグネチャーは,ストレス特徴とドメイン特異的な混乱の早期発見のための潜在的な代替案を提供します.

研究 の 目的:

• 持続的なストレスに関連したドメイン固有の代謝プロファイルを特定するための新しいニューラルネットワークの方法の設計と評価.
• 低および高ALSに関連した神経内分泌,代謝,心血管,および炎症領域の変化を反映する代謝障害を調査する.

主な方法:

• 955人の南アフリカ人の尿中のアミノ酸とアシルカルニチン (32種類の代謝物質) を分析するために,多層の感知神経ネットワーク (MLP-NN) が開発されました.
• ALSは既定のバイオマーカーを使用して計算され,MLP-NNはALドメインへの代謝物質の貢献を評価し,混同因子を制御しました.

主要な成果:

• 高 ALS 群と低 ALS 群の間では,すべての 32 種類の代謝産物における有意な差異が観察されました (P < 0.05).
• MLP-NNは,低 ALSと高 ALSの異なる,ドメイン固有の代謝パターンを特定しました.
• 高レベルのALS群は,神経内分泌,炎症,代謝領域における補償メカニズムを示し,低レベルのALS群は正常な生理を反映した.

結論:

• MLP-NNベースの新しいアプローチは,混同因子とは独立して,より高い全静的負荷を示すユニークな尿路プロフィールを特定しました.
• この非侵襲的方法は,ストレス関連の障害を特定するために,従来のALS評価と比較可能な,領域特有の代替手段を提供します.