Armenian
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)
PeerJ 2018

Metabolomic analysis of obesity, metabolic syndrome, and type 2 diabetes: amino acid and acylcarnitine levels change along a spectrum of metabolic wellness.

Միայն գրանցված օգտվողները կարող են հոդվածներ թարգմանել
Մուտք / Գրանցվել
Հղումը պահվում է clipboard- ում
Diane M Libert
Amy S Nowacki
Marvin R Natowicz

Հիմնաբառեր

Վերացական

UNASSIGNED

Metabolic syndrome (MS) is a construct used to separate "healthy" from "unhealthy" obese patients, and is a major risk factor for type 2 diabetes (T2D) and cardiovascular disease. There is controversy over whether obese "metabolically well" persons have a higher morbidity and mortality than lean counterparts, suggesting that MS criteria do not completely describe physiologic risk factors or consequences of obesity. We hypothesized that metabolomic analysis of plasma would distinguish obese individuals with and without MS and T2D along a spectrum of obesity-associated metabolic derangements, supporting metabolomic analysis as a tool for a more detailed assessment of metabolic wellness than currently used MS criteria.

UNASSIGNED

Fasting plasma samples from 90 adults were assigned to groups based on BMI and ATP III criteria for MS: (1) lean metabolically well (LMW; n = 24); (2) obese metabolically well (OBMW; n = 26); (3) obese metabolically unwell (OBMUW; n = 20); and (4) obese metabolically unwell with T2D (OBDM; n = 20). Forty-one amino acids/dipeptides, 33 acylcarnitines and 21 ratios were measured. Obesity and T2D effects were analyzed by Wilcoxon rank-sum tests comparing obese nondiabetics vs LMW, and OBDM vs nondiabetics, respectively. Metabolic unwellness was analyzed by Jonckheere-Terpstra trend tests, assuming worsening health from LMW → OBMW → OBMUW. To adjust for multiple comparisons, statistical significance was set at p < 0.005. K-means cluster analysis of aggregated amino acid and acylcarnitine data was also performed.

UNASSIGNED

Analytes and ratios significantly increasing in obesity, T2D, and with worsening health include: branched-chain amino acids (BCAAs), cystine, alpha-aminoadipic acid, phenylalanine, leucine + lysine, and short-chain acylcarnitines/total carnitines. Tyrosine, alanine and propionylcarnitine increase with obesity and metabolic unwellness. Asparagine and the tryptophan/large neutral amino acid ratio decrease with T2D and metabolic unwellness. Malonylcarnitine decreases in obesity and 3-OHbutyrylcarnitine increases in T2D; neither correlates with unwellness. Cluster analysis did not separate subjects into discreet groups based on metabolic wellness.

UNASSIGNED

Levels of 15 species and metabolite ratios trend significantly with worsening metabolic health; some are newly recognized. BCAAs, aromatic amino acids, lysine, and its metabolite, alpha-aminoadipate, increase with worsening health. The lysine pathway is distinct from BCAA metabolism, indicating that biochemical derangements associated with MS involve pathways besides those affected by BCAAs. Even those considered "obese, metabolically well" had metabolite levels which significantly trended towards those found in obese diabetics. Overall, this analysis yields a more granular view of metabolic wellness than the sole use of cardiometabolic MS parameters. This, in turn, suggests the possible utility of plasma metabolomic analysis for research and public health applications.

Միացեք մեր
ֆեյսբուքյան էջին

Բժշկական դեղաբույսերի ամենալավ տվյալների շտեմարանը, որին աջակցում է գիտությունը

  • Աշխատում է 55 լեզուներով
  • Բուսական բուժում, որին աջակցում է գիտությունը
  • Խոտաբույսերի ճանաչում պատկերով
  • Ինտերակտիվ GPS քարտեզ - նշեք խոտաբույսերը գտնվելու վայրի վրա (շուտով)
  • Կարդացեք ձեր որոնմանը վերաբերող գիտական հրապարակումները
  • Որոնեք բուժիչ դեղաբույսերը ՝ դրանց ազդեցությամբ
  • Կազմակերպեք ձեր հետաքրքրությունները և մշտապես տեղեկացեք նորությունների հետազոտությունների, կլինիկական փորձարկումների և արտոնագրերի մասին

Մուտքագրեք ախտանիշ կամ հիվանդություն և կարդացեք խոտաբույսերի մասին, որոնք կարող են օգնել, տպեք խոտ և տեսեք այն հիվանդություններն ու ախտանիշները, որոնց դեմ օգտագործվում են:
* Ամբողջ տեղեկատվությունը հիմնված է հրապարակված գիտական հետազոտության վրա

Google Play badgeApp Store badge