种族的影响和intra-pancreatic脂肪餐后代谢组对乳清蛋白的超重和前驱糖尿病亚洲中国和欧洲白人女性

介绍

2型糖尿病的患病率(T2D)在中国近几十年来已经大幅提升,达到流行的比例(1)。作为中国大陆代表T2D的最高数量和前驱糖尿病的情况下在全球范围内,大多数关于人口越来越流行在年轻和精益的成年人,更糟糕的形象相比,例如,欧洲白种人更有弹性2,3)。亚洲中国T2D易感性的可以归因于遗传和生活方式危险因素,与降低运动和西化饮食重要(4,5)。可能发挥作用在加剧T2D发病和代谢综合征(6,7)是内脏脂肪组织的优先积累(增值税)和异位器官脂肪,所以远远超过宽容的皮下脂肪组织(坐)。

高增值税+器官的脂肪比坐在外在精益个体被称为“薄,脂肪在里面”(想要)表型,并可能有助于解释亚洲国家之间的高T2D风险相对世界其他地区(8,9)。高增值税/坐比在亚洲军团曾被与高血糖相关,高胰岛素血症和/或胰岛素抵抗、高血压、和增加血浆尿酸水平和甘油三酯(TGs),不管身体质量指数(BMI)和/或糖尿病的诊断(10- - - - - -12)。坐在超重的积累个人提出了免费提供一个有益的水槽脂肪酸和TGs,减少器官的照射lipotoxic压力(13)。一些作者提出,当坐的脂质存储容量成为过饱和的,个人可能会倾向于过度增值税和异位脂肪积累增加骨骼肌,心外膜组织、肝脏和胰腺(14- - - - - -16)。为什么有些人更容易受到异位脂肪积累尚未建立。

磁共振成像和光谱(MRI和夫人)显示差异在坐,增值税,和异位脂肪仓库不确定使用标准的人体测量学技术和总脂肪评估(9,17)。一项研究从我们实验室由吴等人证明了坐,增值税、胰腺和肝脏脂肪可以通过非针对性lipidomics特征和代谢组学方法(18)。利用核磁共振和夫人描述身体脂肪仓库在健康和前驱糖尿病高加索和中国女性在TOFI_Asia研究中,随后我们确认一组代谢组标记,可以成功地预测脂肪水平的高增值税/坐比率,intra-pancreatic和intra-liver脂肪仓库,以更大的预测精度(和R²比典型的临床标记),心血管疾病(CVD)的危险因素和人体测量。使用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)我们还发现了一个清晰的和健壮的分离脂质和极性代谢物概要特征两个民族群体(19)。

同时intra-pancreatic脂肪沉积(IPFD)已经在参与者与抑制胰岛素分泌受损的糖耐量减低(IGT)和空腹glycaemia (IFG) (20.),最近报道的一系列研究结果显示低水平IPFD常见甚至在新陈代谢健康的个人(21)。作者提出,更清晰的区分脂肪胰腺疾病(FPD)和相关的十几IPFD是必需的。黄等人进行的一项大规模的核磁共振研究评估FPD 685年一群香港居民(≥18岁),使用的第95百分位IPFD没有代谢综合征或酗酒的人在截止,并提出10.4% IPFD火焰切割点。然而,没有国际标准MR-assessed IPFD建立时写作。他们截点确定16.1%在亚洲中国人群患病率FPD (22)。如此高的倾向于亚洲中国积累增值税/坐和发展辅导的角色IPFD T2D的发病机制仍不清楚。IPFD可能相当遍布世界人口(21)。它提出了一个问题:IPFD是否想表现型的一部分,以及它是否发挥了重要作用,T2D前驱糖尿病进展,还是其他因素与亚洲华人更相关。

一些膳食干预研究调查预防T2D减肥和餐后饱腹感为乳制品取得了可喜的成果,特别是乳清蛋白质分数(23- - - - - -25)。富含必需氨基酸(eaa)、非必需氨基酸(NEAAs)和必要的支链氨基酸(BCAAs)、乳清分离蛋白(WPI)可以降低餐后高血糖和促进健康和糖尿病人的胰岛素分泌(26,27)。我们质疑餐后应对WPI的差异将会检测到使用更广泛的诸多代谢组学平台,比较前驱糖尿病人(提高空腹血浆葡萄糖、台塑、5.6 - -6.9更易/ L)欧洲白种人和亚洲中国女人不同程度的IPFD。

由于群体中存在的自然变化,从大规模表型标志物的组学数据集可以是一个艰巨的任务。代谢组学研究人员开始使用方法之一是支持向量machine-recursive特性消除(SVM-RFE)算法(28)。SVM-RFE机器学习是一个优化方法确定表型特性的小群组研究,由于支持向量机内核的实现方法;哪些项目变量从二维空间向三维空间,提供更多的选择优化决策边界参数分类的表型(29日)。使用SVM的RFE不仅允许最优歧视不同类别的模型,而且识别重要的变量导致了分类模型,补充传统的多变量分析(30.)。这已经被证明是一个有效的方法从大规模基因组数据集分类不同的癌症(31日,32)。

与开源数据库的开发和管理如人类代谢组数据库(HMDB)和《京都议定书》百科全书的基因和基因组(KEGG) (33,34),数以百计的代谢物的检测和注释通过亲水相互作用色谱串联质谱(HILIC-MS)有助于更全面的数据处理方法的使用,如网络拓扑和bio-ontology富集分析”(35- - - - - -37)。这些生物信息学工具为研究者提供一个方法的生物相关性数据的复杂性。因此,我们旨在WPI代谢物响应模型首先对欧洲白种人和亚洲的中国参与者,其次为较低的参与者和IPFD高于中间值我们当前队列IPFD(4.66%),以确定其影响代谢标记和代谢途径与前驱糖尿病有关。尤其是IPFD减少点相当与辛格和他的同事在2017年的系统回顾和荟萃分析(38)。

材料和方法

研究设计

提出了工作的延续之前报道TOFI_Asia研究(7,18)。招聘程序,研究设计,批发价格指数成分,参与者特征、偏好生物标志物和gluco-corticoid激素测量所总结以前Lim et al。(39)。简而言之,这是一种急性、随机、三个治疗交叉研究调查了餐后WPI响应中国12个亚洲女性和12个欧洲白人女性,20 - 69岁,体重指数19.6 - -36.8公斤/ m²。筛选时,所有的参与者基于ADA标准前驱糖尿病,台塑的提高5.6 - -6.9更易与L (40)。磁共振成像(MRI)被用来量化胰腺脂肪20个参与者,由吴et al。(详细18)。低和高IPFD被定义为<分别的队列中值≥4.66%。每个参与者参加了人类营养单元(1),奥克兰大学,新西兰三个研究访问为期三周的时间,有至少七天的本事。每一次访问太阳系时,禁食基线(T = 0分钟)血浆样本收集。消费后的280毫升测试饮料包括0 g(水控制、WC), 12.5 g(低蛋白,LP)和50克(高蛋白、惠普)WPI,餐后血浆样本收集通过静脉插管在T = 30、60、120和240分钟。没有其他食物或饮料是消耗在研究早上和参与者是久坐不动的协议。

代谢组学程序

样品制备

血液样本存储在-80°C和批处理分析的研究。对于每一个样本,100μL等离子体混合800μL pre-chilled CHCl (-20°C)₃:甲醇(50:50,v / v),搅拌30年代和-20°C冰箱放置在一个60分钟,使蛋白质沉淀。400μL milliQ水被添加到每个样本,激动了30年代和离心机在4°C 11000转10分钟。从每两相的分离,200μL上部水层被转移到2毫升micro-centrifuges和干下氮流之前储存在-80°C。占批次变化,集中质量控制(QC)样本由池整除从每个样本到一个干净的玻璃小瓶和存储在-80°C (41)。集中样本组合从每个批处理和分发到单独的200µl整除为干燥氮气流和-80°C下存储。干极性提取物在200年重组μL乙腈:H₂O (50:50, v / v)注入(前18)。

液相色谱串联质谱分析条件

极性代谢物分析Accela 1250第四纪UHPLC泵耦合到一个Exactive Orbitrap质谱(美国热费希尔科学)。色谱分离进行了SeQuant 25°C^®珠海^®-pHILIC 5µm 2.1毫米×100毫米列(默克公司,达姆施塔特,德国)使用以下溶剂系统:milliQ水= 10毫米甲酸铵,B = 0.1%甲酸乙腈在梯度程序250µL /分钟的流量:3 - 3%(0.0 - -1.0分钟),3 - 30%(1.0 - -12.0分钟),30 - 90%(12.0 - 14.5分钟)。90%是保持3.5分钟后跟re-equilibration 7分钟。注射3%体积的2µL使用。电喷射探针操作在室温(25°C),以避免热不稳定化合物的降解。外部质量校准Orbitrap之前样品的流动注射分析是由校准混合解决方案根据制造商的指示。高分辨率(25000)数据获得全扫描(m / z 55 - 1100)的源电压4000 V ESI +和ESI -离子模式。毛细管温度为325°C组,和鞘,辅助,和扫气流速的40岁,10日和5个任意单位分别应用,(42)。

峰值处理

原始数据文件来完成被转换为使用ProteoWizard mzXML格式工具MSconvert (v 3.0.1818)。开放mzXML数据文件预处理功能的诸多峰值过滤,对齐,峰值和峰值参数填满XCMS包(v3.0.2) R编程环境(v3.2.2) (43,44)。特性没有检测到100%的QC样品被排除在分析和结果提取离子色谱图是手动检查过滤不完整diffreport函数生成的山峰。信号漂移和批处理效果被黄土算法在线修正为女找男星系的环境,和功能过滤< 30%变异系数限制在应用QC样品(45,46)。

功能排除管道

预处理之前,再邻国的算法被用来转嫁值两个失踪的样品。Shapiro-Wilk正常测试数据集和执行功能与假定值≤0.05日志转化为减少偏斜分布。由此产生的数据集是指集中,总结了正常化和标准化值范围(47)。确定可能的特性影响WPI摄入量,线性混合效应(LME)造型10000排列了餐,时间,吃饭时间,年龄和体重指数作为固定效应,和参与者ID的随机效应(48)。LME造型使用R中的nlme包执行环境。Benjamini-Hochberg错误发现调整被应用于假定值,生成的特性与q值≥0.05被过滤掉。

进一步过滤LME假阳性,增量曲线下的面积(iAUC)计算中采用梯形法对剩余执行特性Graphpad棱镜(v9.0.0);价值观得到每个参与者每顿使用的均值每个特性在T = 0作为基准,忽略山峰不到75%的高度从最小到最大Y,和峰值由少于三个相邻时间点。净面积特征值随后被用来测量叠化(FC)之间WPI浓度和水控制MetaboAnalyst (v5.0.0) (49,50)。特性有显著的日志²俱乐部为12.5 g / 0 g WPI的比较重要的日志被删除,而剩余的特性²FC WPI餐比较和功能显著的50克/ 0 g WPI比较孤独,入围造型。

机器学习和多变量模型

支持向量machine-recursive特性消除和交叉验证

支持向量machine-recursive特性消除(SVM-RFE)程序使用Github库代码实现由约翰·科尔比(51在R环境中),e1071包。线性内核支持向量机用于所有AUC-log排名²FC特性按重量在10倍交叉验证(CV)为种族的分类(白种人和中国,n = 24)和胰脂肪(IPFD_Low IPFD_High, n = 20)作为餐后WPI代谢物模型(31日)。功能平均排名是在所有训练集折叠和最低的重量由“多个RFE”删除,在减少一半的功能总之前引入传统的“一个”SVM-RFE (32)。最终排名分数最高的特性提出了平均值在所有训练折叠/模型。获得广义误差估计测试折叠,径向基函数(RBF)首次应用于内核支持向量机训练折叠的最佳调优SVM hyperparameters(成本和伽马组合)内部10倍的简历。最优参数被用来训练SVM的预测相应的测试前培训褶皱折叠计算广义误差估计(52)。所有测试折叠泛化误差估计平均,这个过程重复不同数量的高层特征作为输入每个迭代来确定最优的特性对于一个给定的分类模型。对于每个模型矩阵,比较混乱(虚拟)矩阵是由重新分配每个特色专栏y值到一个随机类ID使用Excel中的Kutools包(53)。种族和IPFD虚拟矩阵受到所有SVM-RFE程序来计算平均功能等级和广义误差估计比较各自的查询模型。前20名的特性被注解为代谢物,面对SVM-RFE平均排名价值和各自的餐*时间LME互动意义。

多变量分析

所有多元分析SIMCA软件版本16(缝匠肌,瑞典Umea)。主成分分析(PCA)和偏最小squares-discriminant分析(PLS-DA)应用于评估每个分类模型的性能排名通过mSVM-RFE特性在所有血浆样品(我。时间和用餐)。PLS-DA模型受到100倍排列评估分离性能和可视化(30.)。

代谢物的注释

积极的和消极的模式特性的一个子集注释使用准确的质量和保留时间相匹配的内部图书馆的真实的标准。这些都是作为一种质量控制措施用于注释功能metID包(GitHub) R (54)。功能随后被注释使用metID hilic发布数据库与准确的质量和保留时间窗口改变420年代从最初的内部图书馆匹配计算。特性,缺乏一个注释的分子和离子co-eluting手动为伪一分裂模式创建的检查将碎片。伪碎片和最优化特性(例如,同位素,多个加合物)代表相同的代谢物被相应的注释。剩下的人类代谢组数据库功能注释使用在线(HMDB)使用一个m / z 15 ppm误差对积极和消极离子模式(33)。

代谢网络分析和通路富集

机器学习和多变量处理每个代谢物的代谢组学特征决定了体重仅通过矢量值,可以有利与未知代谢物特征时注释,但成为限制在一个给定的应用程序,而不考虑代谢物生物本体(55,56)。确定的相关性种族和代谢物IPFD模型来建立网络和代谢途径,一流的代谢物为每个查询的KEGG IDs模型受到网络建设和使用MetScape插件(v3.1.3)拓扑分析Cytoscape (v3.1.3) (57),和代谢物组浓缩通路富集分析(MSEA) MetaboAnalyst (58)。每个查询模型可视化为网络通过Metscapes pathway-based网络构建功能,使用网络分析仪和拓扑参数提取工具(59)。确定网络的最重要的代谢产物,相对中间性中心算法应用,测量节点最短路径的数量经历对于一个给定的网络。这需要考虑全球网络结构,而不是直接查询的邻居节点(35)。

从输入识别途径丰富代谢物,MSEA实施超几何测试通过代表分析(ORA)使用KEGG数据库拥有80注册人类代谢途径(34)。丰富通路假定值受到罗斯福校正和面对相对影响值。影响值自动计算通过路径拓扑和作为累积百分比代表所有匹配的重要性,丰富查询途径的代谢产物(60)。

结果

军团的基线特征

所有24个女人完成了三个治疗武器。20妇女的一个子集MRI-assessed IPFD,一系列计算IPFD 2.13到12.7%。意味着(SD)年龄、BMI、台塑和IPFD提出了两个种族(欧洲白种人和亚洲中国)和IPFD(高低)群(表1)。相比白人群体(n = 12),中国组(n = 12)有一个年龄和体重指数显著降低,但类似台塑IPFD。当比较IPFD军团,高IPFD组(n = 10)有更高的平均年龄,但类似的BMI和台塑低IPFD队列。

餐后代谢组的反应

总共有524的特性(积极的和消极的电离模式)被HILIC-MS代谢组学检测。批校正后,过滤和删除噪音,367年一个矩阵特性受线性混合效应模型来确定潜在的代谢物WPI摄入量的影响随着时间的推移,年龄和体重指数。216的特征是重要的(核反应能量≤0.01)餐*次交互和深加工为增量曲线下的面积(iAUC)每顿饭和褶皱变化在两餐之间(FC)计算0 g WC / 12.5 g LP和0 g WC /惠普分别50克(补充图1)。FC值确定92上调和8 12.5 g的消费LP衰减特性。50克惠普后,14个附加功能差异,相对于12.5 g LP 11功能被抑制,留下125感兴趣的特性。

种族和intra-pancreatic脂肪沉积造型

支持向量machine-recursive特性消除(SVM-RFE)结合10倍交叉验证实施种族分类(白种人和中国人;n = 24)和IPFD(低和高;n = 20)模型与餐后乳清蛋白的质谱特征识别反应。种族和IPFD SVM-RFE模型和各自的Ethnicity_dummy IPFD_dummy混乱模型绘制比较他们的相对成功的分类许多一流的特性相对广义误差估计(图1)。无论是虚拟模型确定最优广义误差估计与任何给定的数字输入功能,而种族分类作为模型输入的错误估计为0.042四个一流的特性,和IPFD分类错误估计为0.047的19家最大的特点。因此,前20名的特征是带注释的歧视白人和中国军团和低和高IPFD军团。

输入imidazolelactic酸、尿酸N(ϵ)-methyl-lysine和l -胱氨酸模型代谢物就足够在歧视白人和中国军团(表2)。仔细看看种族的一流的功能策划时间和餐认为白种人是拥有一个基地(T = 0)双重更高imidazolelactic酸和分离N(ϵ)-methyl-lysine水平比中国人群体,无论批发价格指数(补充图2 a, 2摄氏度)。虽然两种模型有柠檬酸、肌酸、甘氨酸,imidazolelactic酸,Nϵ-methyl-lysine,章鱼胺、鸟氨酸和尿酸作为一流的代谢物(表2),只有种族模型提出了支链氨基酸缬氨酸、异亮氨酸、亮氨酸在分类模型。顶部IPFD代谢物,尿酸,平均得分为4.1分排名在所有测试折叠,高于四大排行榜的排名成绩种族代谢物(2 - 3.8)。较小的平均排名得分为特性,对支持向量机分类的贡献就越大。这表明餐*次重要的特性相互作用有一个更大的强度比IPFD种族作为一个预测模型,更能预示,尿酸的种族IPFD比。

的力量通过PCA和PLS-DA SVM-RFE模型进一步验证。虽然种族PCA建模(R2X 0.526)有更好的分离比IPFD (R2X 0.428),都是低分离作为联合国监管模式从各自的累积R2X值(0.297,沿0.284)(补充图4一4 b)。PLS-DA导致一个强大的种族分离排列测试(R2Y 0.788, Q2 0.75) (图2一个),而PLS-DA IPFD模型提出了一个温和的分离与排名功能(R2Y 0.501, Q2 0.354)。(图2 b)

代谢网络分析种族模型的代谢物

餐后从一流的代谢物种族歧视参与者WPI反应;19个代谢物KEGG id, 16 (表2)用于代谢网络分析和通路富集在使用Metscape和KEGG数据库80个人类代谢通路。种族单一组件构造模型代谢物的代谢网络和492个节点和563边(图3)。网络中心确定的甘氨酸、L-glutamate L-phenylalanine作为中心节点数组中代谢物,酶和基因根据他们的学位(> 10)和介数中心(> 0.1)(表3)。在表征分析(ORA)确定了三通路与16种族相关的代谢物(重要表4),这包括丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代谢有四个代谢物,精氨酸生物合成与四个代谢物,精氨酸和脯氨酸代谢五代谢物。

代谢网络分析代谢物intra-pancreatic脂肪沉积模型

的20个一流的餐后WPI反应代谢产物分离较低的参与者从高IPFD IPFD, 16 KEGG id,其中13 (表2)加工通路浓缩和代谢网络建设。代谢物IPFD模型构造了一个四分量代谢网络与454个节点和504边(图4)。网络中心确定了甘氨酸、酪氨酸、L-serine和谷酰胺作为中心节点根据自己的程度(> 10)和中间性中心(> 0.1)(表5)。奥拉了三个途径与13 IPFD代谢物(重要表6),这包括甘氨酸、丝氨酸和苏氨酸代谢与五个代谢物,乙醛酸和dicarboxylate代谢五代谢物,与七个代谢物氨酰生物合成。

讨论

我们所知,这是第一个研究模型餐后WPI的反应来确定不同的民族之间的代谢组学概要文件和/或组织各种IPFD水平。也是第一个报道比较的餐后代谢组反应IPFD和种族前驱糖尿病的风险因素的估计。虽然大多数餐后响应研究测量差异与饮料成分或饮料,从而引起响应的能力(27,48,61年,62年),本研究利用先验知识WPI反应为基础的群体之间的差异可能不仅明显当比较基底代谢物水平。

描述代谢反应饮食干预可以决定一个人的风险患上某种疾病的结果(63年)。我们假设餐后WPI的差异反应可以提供洞察如何IPFD和/或种族可能导致不良代谢健康结果。因此,我们测量了餐后应对WPI与前驱糖尿病的超重女性使用的诸多代谢组学。我们的目的是辨别不同的种族,IPFD-associated生物标记后WPI的摄入量。值得注意的是,在TOFI_Asia研究中,使用PLS-DA分析我们先前确定一个明确的和健壮的分离在空腹血脂和特征两个种族群体(极性代谢物概要文件19)。在我们当前的数据集通过禁食极性代谢物证实这种分离;3-methoxytyrosine、dihydrothymine、不对称dimethylarginine、戊酸1-methyl-L-histidine和琥珀酸。学生学习这些血浆代谢物的分析确定了显著差异在种族群体之间的基线(T = 0),而没有时间应对增加剂量的批发价格指数。还值得注意的是,我们曾发现dihydrothymine,戊酸和1-methyl-L-histidine明显不同种族群体之间的更大的数据集的亚洲的中国和欧洲白人男性和女性TOFI_Asia研究(19)。基础水平的差异代谢物之间的白人和中国军团在代谢途径表明一个明确的差异。虽然这些代谢物可能导致阻力或开发T2D易感性,他们忽略了从餐后WPI模型由于缺乏时间剖面。

我们开发了一个特征选择管道首次发现一组相关特性的线性混合效应(LME)餐*次建模与包容的交互的参与者的年龄和体重指数,然后由增量删除LME假阳性面积curve-fold变化(iAUC-FC)分析,然后比较每个参与者WPI浓度依赖应对各自的餐后水控制响应。生成的特性被用来模型WPI响应与种族相关的差异(白种人和中国)或IPFD(低IPFD和高IPFD)类通过SVM-RFE算法。SVM-RFE发现,餐后WPI代谢物反应是最影响与种族差异而不是IPFD代谢物种族分类的平均排名值作为模型(低价值)比IPFD造型。此外,要求远代谢物歧视白人的种族模型和中国的参与者,参与者比低或高IPFD。这些模型的判别能力被PLS-DA证实,在一个强大的分离高加索和中国参与者实现,与我们之前的协议数据TOFI_Asia研究(19),而只有一个温和的分离产生了从SVM-RFE排名IPFD类代谢物。我们设置一个阈值≥4.66%作为高IPFD割点,基于队列的值,高于0.16%的加权平均获得2017元分析(38)。值为10.4% IPFD曾被建议作为脂肪的减少点黄胰腺疾病(FPD)等。22),基于香港华人群体的。同时核磁共振技术和扫描后的差异分析方法防止健壮的之间的比较,我们注意到一个参与者的贡献在当前队列IPFD值12.17%,可能代表辅导和作为一个强大的局外人IPFD PLS-DA。

网络拓扑和代谢物浓缩组分析(台面)在我们当前的群体提供了一个歧视性的代谢物的加权评估他们的注释功能在人体新陈代谢;描述关键网络中心和丰富代谢途径,单独的白种人和中国参与者,从高IPFD参与者和低IPFD WPI代谢物的回应。虽然模型丰富不同的代谢途径,每个种族,IPFD-WPI反应网络的核心是氨基酸甘氨酸。被认为是具有氨基酸,甘氨酸具有关键作用在许多代谢途径,包括蛋白质生物化学、氮代谢、胆汁酸结合,以及中枢神经系统信号作为神经递质(64年)。基因组联系研究(GWAS)使用两个单核苷酸多态性(snp)和外显子组测序数据与血浆甘氨酸水平的遗传变异[氨基甲酰磷酸合酶1 (CPS1)基因,编码的病原尿素循环的步骤(48,65年)。这与我们的网络拓扑分析,确定了尿素循环作为一个关键代谢子网为种族歧视性的代谢物。这包括甘氨酸和谷氨酸等关键网络中心、尿素、精氨酸、天冬酰胺、谷氨酸、鸟氨酸,4-aminobutyric酸造成尿素网络节点。最影响途径白种人歧视来自中国是精氨酸和脯氨酸代谢从精氨酸是尿素生产的基础通过arginase-1活动(66年)。尿素循环的代表性代谢物之间的种族歧视性的模型表明差异在餐后氨氮代谢通路之间的白种人和中国人看到一个WPI的挑战。

仔细看看甘氨酸的概要文件在种族和IPFD军团找到了一个著名的损耗水平相对于提高WPI的浓度。尽管WPI饮料含有微量的甘氨酸(0.2 - 0.9 g) (39),很明显,高IPFD参与者再辅以12.5 g的甘氨酸WPI更敏感比参与者IPFD较低损耗。甘氨酸损耗也更加明显在中国人群的反应比白种人50克或12.5克的批发价格指数。这些结果与其他餐后的研究,男性或女性BMI在健康的范围内(≤25公斤/ m²)增加了甘氨酸水平对蛋白质补充(48,65年)。有趣的是,BCAAs;缬氨酸、亮氨酸和异亮氨酸,被确认为一流的代谢物的种族歧视WPI反应前驱糖尿病的女性。增加BCAAs一直积极与胰岛素抵抗有关,在流行病学研究糖尿病肾病,血脂异常(67年,68年)。此外,甘氨酸水平一直消极与代谢综合征相关,肥胖,糖尿病并发症(69年- - - - - -71年)。利用Zucker-fatty鼠(ZFR可以)和Zucker-lean鼠(ZLR)模型、白色等,证明了提出BCAAs水平与肥胖相关产生过量的氨增加BCAA转氨作用,导致招聘pyruvate-alanine甘氨酸作为碳捐赠者的周期(72年)。我们的研究结果表明,想要表型的贡献对甘氨酸的损耗比BMI,作为的平均BMI IPFD军团没有明显不同,但他们的甘氨酸反应不同。中国人群平均身体质量指数为26.9±1.1对甘氨酸损耗超过了白人群体,其体重指数为31.4±1.32均值显著增加。

虽然IPFD模型提出了甘氨酸在一流的代谢物,它缺少的排名BCAAs看到种族内的模型。相反,IPFD模型中芳香族氨基酸酪氨酸,的存在一直是建立生物标志物的恶化胰岛素失调患者非酒精脂肪肝(NAFLD)和糖尿病肾病(73年- - - - - -76年)。有趣的是,最影响路径识别低IPFD从高IPFD参与者是甘氨酸,丝氨酸,苏氨酸代谢,丝氨酸和苏氨酸代谢产物参与的关键新创合成甘氨酸(64年),连同谷氨酰胺,也是排名高IPFD,都与嘌呤代谢和多余的尿酸的形成(64年,77年,78年)。尿酸是一流的代谢物歧视低IPFD参与者通过他们的批发价格指数从高IPFD代谢物的回应。通常与痛风有关形成关节,尿酸一直被认为是一种惰性嘌呤降解最终产品(79年)。但是最近的研究揭示尿酸作为管理者的关键代谢信号通路;刺激脂肪存储和胰岛素抵抗通过磷酸腺苷脱氨酶(AMP),或促进脂肪退化和减少糖质新生通过AMP激活的蛋白激酶(80年- - - - - -82年)。虽然这些属性曾经有利在粮食短缺的时期,它被假定他们已经成为不利于现代人类缺乏功能性尿酸氧化酶酶,导致高水平的血清尿酸在肥胖的时代(83年)。减少的甘氨酸和丝氨酸WPI,连同增加的血浆尿酸水平高IPFD参与者,一个不恰当的信号的脂肪存储和胰岛素抵抗可能延续对进一步代谢并发症。

两个代谢产物影响WPI向SVM-RFE模型显著贡献,尤其是白种人的分离从中国参与者,imidazolelactic酸和Nϵ-methyl-lysine。从减少imidazole-pyruvate Imidazolelactic酸形成,代表源生产中的一个重要分支点组氨酸的天冬氨酸氨基转移酶通路大肠杆菌(84年)。N(ϵ)-methyl-lysine是一个糟糕的代谢物特征,首次检测到小的色谱仪等离子体浓度禁食人类(85年,86年)。的生产N(ϵ)-methyl-lysine已经被报道变形杆菌属寻常的细菌(87年)。代谢物都高于白人群体内的基础水平,与imidazolelactic酸减少在WPI浓度和反应N(ϵ)-methyl-lysine针对批发价格指数增加。由于其独特的形象完全分离的基础水平,但餐后WPI的反应,并没有从人类代谢途径数据库,我们推测,他们与种族差异有关肠道微生物群的概要文件,同时大肠杆菌和变形杆菌属寻常的细菌与人类胃肠道微生物相关之前(88年)。

总之,我们的研究使用的诸多代谢组学和餐后WPI响应来确定一组代谢物IPFD和种族之间的共同和不同的模型,使用SVM-RFE造型与前驱糖尿病超重女性。这些模型的判别能力表现出强烈的代谢物分离欧洲白种人和亚洲的中国参与者之间,在协议与我们之前的数据TOFI_Asia研究。网络分析和尿素循环的途径充实透露一些代谢物,精氨酸和脯氨酸代谢可能区分白人和中国的参与者。之前我们确定了一个强大的协会中国群肌酸在我们大TOFI_Asia研究,进一步验证了在本研究的贡献代谢物两种族的歧视和IPFD WPI代谢物响应模型。代谢物的甘氨酸、丝氨酸和苏氨酸代谢被用在低和高的歧视IPFD类,因此暗示嘌呤合成和尿酸与IPFD增加生产水平。中间性中心确定甘氨酸作为一个关键网络中心对种族和IPFD代谢物网络,代表不同的贡献对尿素循环和尿酸代谢,分别。甘氨酸损耗是最著名的在中国人群相对于高加索人群,后者明显体重指数要高得多。此外,高IPFD队列有一个更著名的甘氨酸损耗比低IPFD队列概要文件,尽管与BMI。这些结果进一步描述肥胖相关的餐后甘氨酸概要文件建立在文献中,除了揭示了增值税和异位脂肪沉积的相对贡献随着BMI的exacerbator甘氨酸损耗与空腹血糖受损人群。本研究确定了几个未知特性作为潜在的代谢物,注释由各自的保留时间和质量负责。 These and other metabolites within this study, such as imidazolelactic acid andNϵ-methyl-lysine,需要进一步的特征才能被考虑在未来的军团系统生物学建模。

数据可用性声明

在这项研究中提出的数据集可以发现EMBL-EBI MetaboLights MTBLS5568数据库与标识符。你可以访问这里的研究:https://www.ebi.ac.uk/metabolights/MTBLS5568。

道德声明

本研究回顾和批准奥克兰健康与残疾的伦理委员会(HDEC参考:17 / NTA / 172),新西兰。研究是在澳大利亚新西兰注册临床试验注册中心(ANZCTR、参考:ACTRN12618000145202。患者/参与者提供了他们的书面知情同意参与这项研究。

作者的贡献

列出所有作者满足作者的要求。领导这项研究的临床部分。王寅,杰和会导致参与者招聘、样本收集和临床数据。,王寅导致IPFD测量。KF领导和监督的代谢组学研究的一部分。ZW样品进行提取和代谢组学概要收购。BJ, KF建议统计分析。AJ-M进行数据分析、结果解释和起草了手稿。杰,BJ, KF和SP批判修正和评论第一和随后的草稿。SP是代谢健康平台的首席研究员在美国国家科学挑战高价值营养(HVN)计划,筹集资金,概念化和本研究设计的。 All authors contributed to the article and approved the submitted version.

资金

这项研究是由新西兰国家科学挑战高价值营养计划,省商业、创新和就业(MBIE),格兰特# 3710040。

确认

新西兰恒天然(Fonterra co - operative Group Ltd .)提供的乳清分离蛋白干预。

的利益冲突

作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。

出版商的注意

本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。

补充材料

本文的补充材料在网上可以找到:https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/fcdhc.2022.980856/full补充材料

引用