Căng thẳng oxy hóa, rối loạn chuyển hóa năng lượng và làm mất ổn định các chất dẫn truyền thần kinh đã làm thay đổi cấu hình trao đổi chất não ở mô hình chuột có độ bão hòa Heliox mô phỏng lặn xuống 4.0 MPa Ⅱ

Quy trình chiết xuất mô

Quy trình chiết xuất các chất chuyển hóa phân cực từ các mẫu mô là một sửa đổi nhỏ như đã báo cáo [18]. Các mẫu mô đông lạnh đã cân trước được làm tan băng trên băng và sau đó được đồng nhất hóa cơ học trong hệ dung môi metanol-chloroform-nước cấp độ HPLC lạnh như băng (400 μL, 400 μL và 285 μL tương ứng trên 100 mg mô não) bằng cách sử dụng chất đồng nhất mô (Precellys 24, Bertin Technologies, Villeurbanne, Pháp). Các chất đồng nhất thu được được giữ lại trên băng trong khoảng thời gian 30 phút và sau đó được ly tâm ở 12,000 xg trong khoảng thời gian 10 phút ở 4˚C. Phần nổi phía trên của từng mẫu sau đó được loại bỏ và đông khô để thu được bột chứa các chất chuyển hóa phân cực trong máy sấy đông lạnh (FD-1A-80, BIOCOOL, Trung Quốc). Sau đó, mỗi mẫu bột được hoàn nguyên với dung dịch đệm 550 μL PBS có 0,1 phần trăm TSP, và tất cả các mẫu sau đó được trộn kỹ bằng máy quay và ly tâm ở 12,000 xg trong khoảng thời gian 20 phút ở 4˚C. Sau đó, một lượng 500 μL chất nổi phía trên được chuyển vào ống NMR có đường kính 5 mm (Norrel, Vương quốc Anh). Nguyên tắc chiết xuất protein trong mẫu vỏ não được mô tả trước đây mà không có sửa đổi. Lượng mẫu vỏ não chính xác được đổ vào dung dịch đệm đồng nhất (HEPES 25 mmol/L, pH 7,4, MgC12 5 mmo1/L, DTT 2 mmol/L, EDTA 1,3 mmol/L, EGTA 1 mmol/L, 0,1 phần trăm Triton X-100, aprotinin, pepstatin A và leupeptin 10 ug/ml mỗi loại) và đồng nhất hóa thủ công trong bể nước đá. Hỗn hợp được ly tâm ở 1,000 xg trong khoảng thời gian 10 phút ở 4˚C và phần nổi phía trên được sử dụng cho nồng độ protein được định lượng bằng xét nghiệm Bradford.

Bấm vào đây để biết chức năng chống oxy hóa của Cistanche

xét nghiệm sinh hóa

Một xét nghiệm hấp thụ miễn dịch liên kết với enzyme (ELISA) nhạy cảm, cạnh tranh đã được áp dụng với các bộ xét nghiệm để định lượng các enzyme chuyển hóa Na-KATPase và AChE cũng như các chất dẫn truyền thần kinh DA, E, NE, 5HT và GABA. ELISA cũng xác định mức SOD, MDA và GPx trong mô vỏ não bằng bộ xét nghiệm theo hướng dẫn của nhà sản xuất.

phép đo NMR

Định lượng hiệu quả các chất chuyển hóa mô đã đạt được bằng cách sử dụng nền tảng phân tích dựa trên máy quang phổ Bruker Avance-III NMR dạng lỏng có độ phân giải cao được trang bị đầu dò đông lạnh có độ nhạy cao hoạt động ở tần số 600. 17 MHz cho quan sát 1 H ở 298 K. Chuỗi xung 1 H ZGPR (TOPSPIN phiên bản 3.0, Bruker Biospin) một chiều (RD-90˚-ACQ) được áp dụng cho thu thập dữ liệu NMR cho từng mẫu. Bốn lần quét giả và 128 lần chuyển tiếp được ghi vào miền thời gian gồm 32 K điểm dữ liệu sử dụng độ rộng phổ 20 ppm với độ trễ phục hồi là 10,0 giây và thời gian thu thập là 2,73 giây. Hàm mở rộng dòng hàm mũ 0,3 Hz và không điền vào 64 K điểm dữ liệu đã được áp dụng cho tất cả các phân rã cảm ứng tự do (FID) trước khi chuyển đổi Fourier. Các kỹ thuật NMR hai chiều bổ sung với quang phổ tương quan độ dốc trường xung (gCOSY) và quang phổ tương quan tổng hạt nhân 2D (TOCSY) đã được sử dụng bằng cách sử dụng các chương trình xung tiêu chuẩn trên các mẫu được chọn để xác nhận các phép gán dịch chuyển hóa học. Bộ chuyển đổi mẫu tự động để phân phối mẫu liên tục đã được sử dụng trong tất cả các lần thu nhận phổ.

Nhận dạng và xác nhận chất chuyển hóa

Các tín hiệu NMR dựa trên vị trí của các cộng hưởng riêng lẻ trên quang phổ đã được xác định trong gói phần mềm Chenomx NMR Suite v. 8.4 (Phiên bản đánh giá). Việc xác nhận một số nhiệm vụ chất chuyển hóa đã được thực hiện khi xem xét các dịch chuyển hóa học, hằng số ghép nối và kiểu bội số của các chất chuyển hóa như thông tin về các khớp nối vô hướng được trích xuất từ ​​1 H–1 H COSY, 1 H–1 H TOCSY, cơ sở dữ liệu NMR công cộng như COLMAR và Human Metabolome Cơ sở dữ liệu (HMDB) và tài liệu [18, 19].

phân tích thống kê đa biến

Giao thức tiền xử lý được sử dụng để tiền xử lý từng phổ 1D 1 H NMR giống như giao thức được mô tả trong công việc trước đây của chúng tôi [20]. Phổ 1 H NMR được phân pha và hiệu chỉnh đường cơ sở bằng MestReNova (Mestrelab Research, SL, Tây Ban Nha) và vùng phổ của từng chất chuyển hóa được tích hợp vào một thùng. Sự cộng hưởng của tín hiệu dung môi hữu cơ và vùng tín hiệu H2O/HOD còn lại đã bị loại bỏ trong tất cả các phổ 1D 1 H NMR. Một 0.{{30}}quy trình xô 03 Hz và chuẩn hóa thành tổng cường độ phổ nhân với 10000 được áp dụng trong tất cả các phổ. Chỉ các giá trị nhóm lớn nhất trong một đỉnh được chọn cho phân tích bước tiếp theo để tránh hiểu sai các chất chuyển hóa phân biệt do các tín hiệu chồng lấp. Sau đó, các nhóm nguyên vẹn của 47 chất chuyển hóa đã được chiết xuất và chịu sự phân tích dữ liệu đơn biến và đa biến. Phân tích phân biệt bằng phân tích thành phần chính (PCA) và phân tích phân biệt bằng phân tích phân biệt bình phương nhỏ nhất từng phần (PLS-DA) và các phép chiếu trực giao cho phân tích phân biệt cấu trúc tiềm ẩn (OPLS-DA) được thực hiện bằng gói phần mềm SIMCA-P plus 14.0 (Umetrics , Umeå, Thụy Điển) được chia tỷ lệ thành dữ liệu phương sai đơn vị. Biểu đồ điểm PCA và PLS-DA được minh họa bằng thành phần chính thứ nhất và thứ hai (t[1], t[2]), trong khi biểu đồ điểm OPLS-DA sử dụng t[1] và thành phần trực giao (đến[1 ]). Các tham số Q2 (kiêm), R2Y (kiêm) và R2X (kiêm) đã được tính toán để kiểm tra tính mạnh mẽ của các mô hình phân biệt chống lại việc trang bị quá mức [21]. Như đã mô tả trước đây, giá trị đánh giá chất lượng Q2 ± 0,4 được coi là một mô hình đáng tin cậy. Chiến lược xác thực chéo gấp bảy lần và thử nghiệm hoán vị 200 lần với thành phần đầu tiên đã được áp dụng để bảo vệ chống lại việc trang bị quá mức cho mô hình và xác nhận thêm độ tin cậy cũng như độ tin cậy của các mô hình. Nếu đường hồi quy Q2 có chặn âm và các giá trị Q2 được khớp ở điểm ngoài cùng bên trái lớn hơn tất cả các giá trị Q2 của các điểm bên phải trong thử nghiệm hoán vị, thì mô hình OPLS-DA đã thiết lập là mạnh mẽ [22]. Chiến lược xác thực chéo màn hình đầu tiên 10-mặc định đã được áp dụng để bảo vệ chống lại sự phù hợp quá mức của mô hình. Nói chung, một thống kê đánh giá chất lượng (Q2) � 0,4 được coi là một mô hình đáng tin cậy, như đã mô tả trước đây. Các hệ số tương quan (r) và giá trị VIP được trích xuất từ ​​​​các mô hình OPLS-DA đã được sử dụng để xác định các chất chuyển hóa góp phần đáng kể vào sự phân tách giữa hai nhóm. Ngoài ra, sự thay đổi lần lượt của các chất chuyển hóa giữa các nhóm được tính toán bằng một hàm. IA/IB, trong đó IA và IB tương ứng đại diện cho giá trị trung bình của tích phân chất chuyển hóa trong nhóm A và B. Bản đồ nhiệt và biểu đồ hộp được vẽ để tạo điều kiện hiểu biết về các biến thể chất chuyển hóa giữa các nhóm.

Thống kê đơn biến của tích phân chuyển hóa

Trung bình xô của các chất chuyển hóa trong mỗi nhóm được biểu thị bằng giá trị trung bình ± độ lệch chuẩn (SD). Phân tích đơn biến cũng được thực hiện bằng ANOVA (phân tích phương sai). Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm được đánh giá bằng thử nghiệm t không ghép đôi của hai đuôi sau khi chuyển đổi nhật ký trong phần mềm GraphPad Prism V 8.4.3 (Graph Pad Software Inc., San Diego, CA, USA). Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê được xác định bởi các giá trị của p (< 0.05). According to the three criteria, including an absolute value of r greater than 0.50, a value of VIP greater than 1.0, and a p-value less than 0.05, the bucket variables with one of three features will be selected as discriminatory variables. Because more than one bucket value was listed from the same metabolite, two or more discriminative variables arising from the same metabolite will be present in the discriminatory panel. Selection will be carried out based on VIP rankings, and only the variables from the same metabolites with the highest VIP values were therefore selected as discriminatory metabolite level features, which will be included in the next-step analysis.

Phân tích tương quan trao đổi chất thống kê hệ thống và phân tích cụm phân cấp

Tính toán hệ số tương quan của Pearson và phân tích cụm theo thứ bậc được thực hiện dựa trên tích phân tương đối của các chất chuyển hóa trong R Studio (Phiên bản 1.4.1717) với các tập lệnh nhỏ. Đối với mỗi cặp nhóm, ma trận tương quan được minh họa trong bản đồ pixel như được mô tả trong tài liệu [21]. Tóm lại, đối với mỗi biến trong một nhóm, mối tương quan với giá trị p nhỏ hơn 0.05 được coi là mối tương quan thống kê quan trọng và được giữ lại để xây dựng mạng lưới tương quan cuối cùng nhằm minh họa mối quan hệ tiềm ẩn của các chất chuyển hóa trong nhóm nhóm và các mối quan hệ trao đổi chất bị xáo trộn giữa các nhóm. Các hình vuông màu đỏ hơn cho thấy một mối tương quan tích cực đáng kể hơn. Các hình vuông màu xanh hơn cho thấy một mối tương quan tích cực đáng kể hơn. Các ô vuông màu trắng biểu thị mối tương quan không có ý nghĩa. Việc phân tích các con đường và mạng lưới chuyển hóa não phù hợp nhất được gọi là những người trả lời HSD được thực hiện bằng công cụ MetaboAnalyst 3.0. Đối với phân tích cấu trúc liên kết con đường được thực hiện, thư viện con đường động vật có vú Rattus norvegicus (chuột) đã được chọn. Cách tiếp cận này cũng được sử dụng để cung cấp các ước tính về tác động của con đường, tỷ lệ phát hiện sai (FDR) và giá trị p.

Các kết quả Các chỉ số sinh hóa vỏ não từ các nhóm HSD và CON

Để xác thực các tác động thay đổi chuyển hóa của HSD trên các mô não, các thông số sinh hóa, bao gồm các hoạt động enzym chuyển hóa liên quan đến chuyển hóa năng lượng của Na-KATP, AChE và LDH, các chất dẫn truyền thần kinh của DA, E, NE, 5HT và GABA, và cácprotein liên quan đến stress oxy hóacủaCỎ NHÂN TẠO, MDAvà Gpx trong các mô vỏ não cùng bên của chuột HSD và CON cũng được xác định (Bảng 1). So với nhóm đối chứng, hàm lượng DA, E, NE và MDA tăng lên đáng kể, trong khi hàm lượng Na-KATP, AChE, LDH, 5HT, GABA, SOD và Gpx đã giảm trong mô hình HSD. Giới hạn phát hiện của các bộ xét nghiệm được sử dụng trong công việc hiện tại đã được liệt kê trong Bảng S3 trong tệp tài liệu bổ sung.

Bảng 1. Việc định lượng các thông số sinh hóa được đo ở động vật CON và HSD mô vỏ não bằng ELISA với bộ dụng cụ xét nghiệm. (trung bình ± SD). chỉ ra ý nghĩa thống kê.

Các chất chuyển hóa được xác định trong phổ 1 H NMR của các mẫu mô não

Hình 3 hiển thị ba phổ 1 H NMR đại diện từ vỏ não (Hình 3A), hồi hải mã (Hình 3B) và thể vân (Hình 3) của chuột HSD. Một loạt các chất chuyển hóa nổi bật đã được xác định theo dữ liệu 1 H NMR của các mẫu mô não và chúng là các anion axit hữu cơ (lactate (Lac), malonate (Maln), succinate (Suc), malate (Mal), fumarate (FMA) ), 2-hydroxybutyrat (2-HB), axetat (Ace), formate (For), taurine (Tau), ascorbat(Asc), 2-hydroxybutyrat (2HIB)), axit amin (leucine (Leu), isoleucine (Ile), valine (Val), alanine (Ala), glycine (Gly), tyrosine (Tyr), phenylalanine (Phe), aspartate (Asp), glutamine (Gln), glutamate (Glu) , threonine (Thr), serine(Ser), lysine (Lys), asparagine (Asn)), chất dẫn truyền thần kinh ( -aminobutyrate (GABA)), chất chuyển hóa liên quan đến năng lượng (creatine (Cre), adenosine triphosphate (ATP), adenosine monophosphate ( AMP)), các chất chuyển hóa liên quan đến phospholipid (Ophosphoethanolamine (PEA), O-phosphocholine (Pcho), sn-glycero-3-phosphocholine (GPC)) và các chất khác (myo-inositol (MI), nicotinamide adenine dinucleotide (NAD plus ), axit nicotinu ric (Nic), N-acetylaspartate (NAA), nicotinamide-adenine-dinucleotide phosphate (NADP plus ), UDP-N-galactose (UDPGa), uridine (Uri), uracil (Ura), cystidin (Cyt) , uridine 5'- monophosphate (UMP), inosine 5'-monophosphate (IMP), inosine (Ino), choline (Cho), car nitine (Car), glutathione (GSH). Bảng S1 hiển thị thông tin chi tiết về các nhiệm vụ chuyển hóa.

Thay đổi cấu hình trao đổi chất được tiết lộ bằng phân tích chuyển hóa

PCA, một phương pháp phân tích thăm dò và không thiên vị đối với phổ 1 H NMR từ tất cả các chất chiết xuất từ ​​não trên các vùng não khác nhau, lần đầu tiên được thực hiện để tiết lộ các xu hướng trao đổi chất chính do tiếp xúc với cường độ cao đối với 400 msw môi trường bão hòa heliox. Biểu đồ phân tán PC1 so với PC2 thu được từ PCA (Hình S1A–S1C) của dữ liệu nhóm tích hợp cho thấy sự phân biệt đối xử nhất định với một số chồng chéo giữa hai phân loại. Các cuộc điều tra có giám sát về các mô hình PLS-DA (S1A'–S1C' Fig) và OPLS-DA (Hình 4A–4C) cho thấy sự phân biệt rõ ràng giữa các lớp về cấu hình trao đổi chất giữa các nhóm. Hình 4 cho thấy các biểu đồ điểm số của mô hình OPLS-DA cho vùng vỏ não (A), vùng hồi hải mã (B) và vùng thể vân (C), cho thấy sự phân biệt rõ ràng giữa các nhóm HSD và các điều khiển. Biến thể được giải thích cao và mức độ tốt của dự đoán được phản ánh bởi các giá trị của R2X và Q2 (Hình S1A'–S1C', Hình 4A–4C) và các biểu đồ kiểm tra hoán vị (Hình 4'-4C'A) cho thấy mạnh mẽ của các mô hình được giám sát được tạo ra. Hệ số tương quan (r) được trích xuất từ ​​các biểu đồ đường chữ S, tầm quan trọng của biến trong phép chiếu (VIP) và giá trị p từ các thử nghiệm đơn biến không tham số đã được thu thập để đánh giá các chất chuyển hóa quan trọng chịu trách nhiệm cho các mẫu phân biệt đối xử theo lớp. Do đó, đáp ứng bất kỳ một trong ba tiêu chí (giá trị tuyệt đối của r lớn hơn 0.50, giá trị của VIP lớn hơn 1,0, cùng với giá trị p nhỏ hơn 0,05), chúng tôi đã chọn một nhóm các chất chuyển hóa có ý nghĩa thống kê (Bảng 1) chịu trách nhiệm phân tách giữa các nhóm CON và HSD. Trong Bảng 1, giá trị thay đổi lần gấp lớn hơn 1 biểu thị mức tăng trong nhóm HSD, trong khi giá trị thay đổi lần gấp nhỏ hơn 1 biểu thị mức giảm trong nhóm HSD. Giá trị SD trung bình của các chất chuyển hóa phân biệt được liệt kê trong Bảng S2. Bằng cách sử dụng phân tích cụm phân cấp của các chất chuyển hóa và phương pháp liên kết trung bình, bản đồ nhiệt được tạo ra (Hình 5A–5C) với các chương trình dendro cho phép hình dung rõ hơn về sự thay đổi chuyển hóa của ba vùng não do tiếp xúc với áp suất cao trong môi trường bão hòa oxy helium.

Rối loạn chuyển hóa được quan sát thấy ở các vùng não khác nhau của chuột HSD

Phân tích đa biến và phân tích đơn biến đã đề cập ở trên bằng cách sử dụng chiều cao xô của các chất chuyển hóa trong các nhóm khác nhau đã cung cấp một ống công việc tuyệt vời để xác định các chất chuyển hóa phân biệt cho thấy những thay đổi chuyển hóa thần kinh tiềm ẩn liên quan đến các sự kiện HSD. Tăng AMP, FMA, Nic và Phe và giảm Ala, Asn, Car, Cho, Cyt, GABA, GSH, Ino, Lac, Pcho, Phe, Tyr, Ura và Uri đã được tìm thấy trong mô vỏ của HSD so với nhóm CON (Hình 5A, Bảng 1). Trong khi đó, ở vùng hải mã, Ala, GSH, Lac, Uri, Cyt, GABA, Tyr và Ura cũng giảm và AMP tăng ở nhóm HSD, giống như ở vỏ não. Hơn nữa, Thr được điều chỉnh tăng và Gly, ATP, Tau, Imp, Suc, Asc và DMA được điều hòa lại được thể hiện trong chiết xuất hải mã của nhóm HSD so với các biện pháp kiểm soát (Hình 5B, 5D, Bảng 1). So với nhóm CONS, hàm lượng Cyt, GABA, Ura, Cho và Thr cũng giảm giống như ở vỏ não và hồi hải mã. Ngoài ra, tăng mức axit amin chuỗi nhánh (BCAA, bao gồm Leu, Ile, Val) và Lys và giảm mức Gln, NAA, NAD plus, NADP plus, Asp, một loạt các chất chuyển hóa của ATP, Tau, IMP, và Suc, cũng giảm ở vùng hải mã, và hai chất chuyển hóa khác, Ino và Pcho, cũng giảm ở vỏ não, đã được quan sát thấy trong các mô thể vân của chuột nhóm HSD (Hình 5C, 5D, Bảng 1). Nhiều chất chuyển hóa như vậy luôn chỉ ra các con đường phân tử có liên quan với sự phức tạp và đa dạng. Các giá trị nhóm tích phân của các chất chuyển hóa phân biệt đã được định lượng và các thay đổi lần lượt có ý nghĩa thống kê về nồng độ của chúng giữa các nhóm kiểm soát và tiếp xúc với heliox-độ bão hòa-hyperbaric được tóm tắt trong Bảng S2 và Bảng 2 cho ba vùng não.

Hình 4. Biểu đồ phân tích phân biệt phân biệt bình phương nhỏ nhất từng phần trực giao (OPLS-DA) và biểu đồ thử nghiệm hoán vị phân biệt ảnh hưởng của phơi nhiễm bão hòa heliox 400 msw trên phổ 1H NMR từ các nhóm kiểm soát trong vỏ não (CONC, n=8, HSDC, n=8, A và A') (R2X=0.38; Q2=0.46), hải mã (CONH, n {{12} }, HSDH, n=8, B và B') (R2X=0.37; Q2=0.43) và vân (CONS, n=8, HSDS, n=8, C và C') (R2X=0.39; Q2=0.40). Các giá trị của tham số Q2 trong biểu đồ điểm số OPLS-DA, bằng hoặc lớn hơn 0,40, cùng với các giá trị Q2 của điểm ngoài cùng bên trái trong các mô hình hoán vị lớn hơn tất cả các giá trị Q2 phù hợp của các điểm bên phải (hoán vị kiểm tra 80 lần), chỉ ra rằng các mô hình OPLS-DA đã thiết lập là hợp lệ.

Pcho, cũng giảm ở vỏ não, đã được quan sát thấy trong các mô thể vân của chuột nhóm HSD (Hình 5C, 5D, Bảng 1). Nhiều chất chuyển hóa như vậy luôn chỉ ra các con đường phân tử có liên quan với sự phức tạp và đa dạng. Các giá trị nhóm tích phân của các chất chuyển hóa phân biệt đã được định lượng và các thay đổi lần lượt có ý nghĩa thống kê về nồng độ của chúng giữa các nhóm kiểm soát và tiếp xúc với heliox-độ bão hòa-hyperbaric được tóm tắt trong Bảng S2 và Bảng 2 cho ba vùng não.

Hình 5. Sơ đồ nhiệt và sơ đồ tương quan thống kê bắt nguồn từ giá trị xô của các chất chuyển hóa phân biệt từ vỏ não (các mẫu A, A', HSDC nằm ở bảng trên và CONC nằm ở bảng dưới), hải mã (B, B', HSDH nhóm nằm ở bảng trên và CONH nằm ở bảng dưới) và vân (các mẫu C, C ', HSDS nằm ở bảng trên và CONS nằm ở bảng dưới) các mô của chuột HSD và CON. Các chất chuyển hóa trên bản đồ nhiệt được sắp xếp theo nhóm phân cấp dựa trên sự giống nhau tổng thể trong các mẫu cấp độ. Biểu đồ Venn (D) minh họa sự chồng chéo của chất chuyển hóa giữa các so sánh HSDC-CONC, HSDH-CONH và HSDS-CONS.

phân tích tương quan trao đổi chất

Mối quan hệ giữa hoặc giữa các chất chuyển hóa rất phức tạp trong Hình 5A'-5C'. Đối với các chất chuyển hóa năng lượng, mối tương quan thuận giữa Lac và Ala trong HSDC, AMP so với IMP trong HSDH, ATP so với Pcho trong HSDS, Suc so với GABA/Gln/Tyr/NAA trong HSDS và mối tương quan nghịch giữa Lac với Thr và GSH so với Suc trong HSDH, Suc vs Val trong HSDS đã có mặt trong các sơ đồ tương quan chất chuyển hóa. Đối với các chất dẫn truyền thần kinh, các mối tương quan thuận giữa GABA với Car trong HSDC, GABA với Cho trong CONH và GABA với Suc/Ino/Gln trong HSDS đã có mặt trong biểu đồ tương quan chất chuyển hóa. Các mối tương quan tiêu cực đối với GABA so với FMA trong CONC và GABA so với NAA/Ura/NADP cộng với trong CONS đã có mặt trong các sơ đồ tương quan chất chuyển hóa. Đối với các chất chuyển hóa liên quan đếnstress oxy hóa, cáctương quan tích cựcđối với GSH so với Asn ở HSDC và CONC, Tau so với Lạc ở HSDH, Tau so với Suc/Ala ở CONH, mối tương quan nghịch giữa GSH với Suc ở HSDH, Tau so với Thr ở HSDH đã xuất hiện trong tương quan chất chuyển hóa âm mưu.

phân tích con đường trao đổi chất

Phân tích con đường định lượng bao gồm phân tích làm giàu con đường và tác động của con đường từ cấu trúc liên kết con đường cho thấy các điều biến do HSD gây ra có ý nghĩa thống kê cao đối với một loạt các con đường trao đổi chất. Điểm tác động của lộ trình, cùng với tỷ lệ phát hiện sai (FDR) và giá trị p, được mô tả trong Hình 6. Lộ trình được coi là phong phú hơn đáng kể nếu giá trị p thấp hơn 0.05; các chất chuyển hóa được định hình (lượt truy cập) so với tổng số chất chuyển hóa của con đường (trạng thái khớp) cao hơn 1; và điểm số tác động (cho thấy tác động của các chất chuyển hóa bị ảnh hưởng đáng kể trong lộ trình dựa trên thước đo cấu trúc liên kết mạng về tính trung tâm giữa các tương đối) cao hơn 0. Các lộ trình trong vỏ não (Hình 6A) có giá trị tác động chuyển hóa lớn nhất làphêninalanin, tyrosin, Vàsinh tổng hợp tryptophan>chuyển hóa phenylalanine> chuyển hóa pyrimidine > chuyển hóa alanine, aspartate và glutamate. Các con đường trong vùng hải mã (Hình 6B) có tác động chuyển hóa lớn nhất là sinh tổng hợp phenylalanine, tyrosine và tryptophan > chuyển hóa glutathione > chuyển hóa glycine, serine và threonine > chuyển hóa purine > chuyển hóa pyrimidine > chuyển hóa alanine, aspartate và glutamate > chuyển hóa butanoate . Các con đường trong thể vân (Hình 6C) có tác động chuyển hóa lớn nhất là chuyển hóa alanine, aspartate và glutamate > chuyển hóa nicotin và nicotinamide > chuyển hóa purine.

Hỏi thêm:

Email:wallence.suen@wecistanche.com

Whatsapp/Điện thoại: cộng với 86 15292862950