Azerbaijani
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Oncotarget 2016-Mar

Human plasma metabolomics for identifying differential metabolites and predicting molecular subtypes of breast cancer.

Yalnız qeydiyyatdan keçmiş istifadəçilər məqalələri tərcümə edə bilərlər
Giriş / Qeydiyyatdan keçin
Bağlantı panoya saxlanılır
Yong Fan
Xin Zhou
Tian-Song Xia
Zhuo Chen
Jin Li
Qun Liu
Raphael N Alolga
Yan Chen
Mao-De Lai
Ping Li

Açar sözlər

Mücərrəd

OBJECTIVE

This work aims to identify differential metabolites and predicting molecular subtypes of breast cancer (BC).

METHODS

Plasma samples were collected from 96 BC patients and 79 normal participants. Metabolic profiles were determined by liquid chromatography-mass spectrometry and gas chromatography-mass spectrometry based on multivariate statistical data analysis.

RESULTS

We observed 64 differential metabolites between BC and normal group. Compared to human epidermal growth factor receptor 2 (HER2)-negative patients, HER2-positive group showed elevated aerobic glycolysis, gluconeogenesis, and increased fatty acid biosynthesis with reduced Krebs cycle. Compared with estrogen receptor (ER)-negative group, ER-positive patients showed elevated alanine, aspartate and glutamate metabolism, decreased glycerolipid catabolism, and enhanced purine metabolism. A panel of 8 differential metabolites, including carnitine, lysophosphatidylcholine (20:4), proline, alanine, lysophosphatidylcholine (16:1), glycochenodeoxycholic acid, valine, and 2-octenedioic acid, was identified for the classification of BC subtypes. These markers showed potential diagnostic value with average area under the curve at 0.925 (95% CI 0.867-0.983) for the training set (n=51) and 0.893 (95% CI 0.847-0.939) for the test set (n=45).

CONCLUSIONS

Human plasma metabolomics is useful in identifying differential metabolites and predicting breast cancer subtypes.

Facebook səhifəmizə qoşulun

Elm tərəfindən dəstəklənən ən tam dərman bitkiləri bazası

  • 55 dildə işləyir
  • Elm tərəfindən dəstəklənən bitki mənşəli müalicələr
  • Təsvirə görə otların tanınması
  • İnteraktiv GPS xəritəsi - yerdəki otları etiketləyin (tezliklə)
  • Axtarışınızla əlaqəli elmi nəşrləri oxuyun
  • Təsirlərinə görə dərman bitkilərini axtarın
  • Maraqlarınızı təşkil edin və xəbər araşdırmaları, klinik sınaqlar və patentlər barədə məlumatlı olun

Bir simptom və ya bir xəstəlik yazın və kömək edə biləcək otlar haqqında oxuyun, bir ot yazın və istifadə olunan xəstəliklərə və simptomlara baxın.
* Bütün məlumatlar dərc olunmuş elmi araşdırmalara əsaslanır

Google Play badgeApp Store badge