Polish
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)
Hormone and Metabolic Research 2019-Apr

Metabolomics and Their Ability to Distinguish Thyroid Disorders: A Retrospective Pilot Study.

Tylko zarejestrowani użytkownicy mogą tłumaczyć artykuły
Zaloguj się Zarejestruj się
Link zostanie zapisany w schowku
Tristan Struja
Andreas Eckart
Alexander Kutz
Peter Neyer
Marius Kraenzlin
Beat Mueller
Christian Meier
Luca Bernasconi
Philipp Schuetz

Słowa kluczowe

Abstrakcyjny

Early diagnosis of thyroid disorders is key to further treatment. We assessed the ability of a high-throughput proton NMR metabolomic profile to distinguish disease type amongst of Graves' disease (n=87), Hashimoto's thyroiditis (n=17), toxic goiter (n=11), and autoimmune thyroiditis [i. e., subacute thyroiditis (n=4), postpartum thyroiditis (n=1)]. This observational study was conducted investigating patients presenting with a thyroid disorder at a Swiss hospital endocrine referral center and an associated endocrine outpatient clinic. The main outcome was diagnosis of thyroid disorder based on classical parameters. Blood draws took place as close as possible to treatment initiation. We performed one-way ANOVA and partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) as multivariate classification and feature ranking method. One-way ANOVA analysis yielded following significantly different metabolites, triglycerides in small VLDL, triglycerides in very small VLDL, and triglycerides in large LDL (FDR=0.04). There was no distinct separation of any of the 4 diagnoses by PLS-DA. We did not find a metabolomic biomarker combination capable of predicting diagnosis. Preanalytical issues might have influenced our results. We strongly suggest replicating our work in another cohort.

Dołącz do naszej strony
na Facebooku

Najbardziej kompletna baza danych ziół leczniczych poparta naukowo

  • Działa w 55 językach
  • Ziołowe leki poparte nauką
  • Rozpoznawanie ziół na podstawie obrazu
  • Interaktywna mapa GPS - oznacz zioła na miejscu (wkrótce)
  • Przeczytaj publikacje naukowe związane z Twoim wyszukiwaniem
  • Szukaj ziół leczniczych po ich działaniu
  • Uporządkuj swoje zainteresowania i bądź na bieżąco z nowościami, badaniami klinicznymi i patentami

Wpisz objaw lub chorobę i przeczytaj o ziołach, które mogą pomóc, wpisz zioło i zobacz choroby i objawy, na które są stosowane.
* Wszystkie informacje oparte są na opublikowanych badaniach naukowych

Google Play badgeApp Store badge