文献

J-GLOBAL ID：202202275774798096   整理番号：22A0972005

n-次元(SHY-n)における統計的ヘテロ分光法を用いたヒト血清リポ蛋白質超分子りん脂質の探索:SARS-CoV-2感染に関連した潜在的心血管リスクバイオマーカーの同定【JST・京大機械翻訳】

Exploration of Human Serum Lipoprotein Supramolecular Phospholipids Using Statistical Heterospectroscopy in n-Dimensions (SHY-n): Identification of Potential Cardiovascular Risk Biomarkers Related to SARS-CoV-2 Infection

著者 (28件)： Masuda Reika (Australian National Phenome Center, and Center for Computational and Systems Medicine, Health Futures Institute, Murdoch University, Western Australia, Australia) ,  Lodge Samantha (Australian National Phenome Center, and Center for Computational and Systems Medicine, Health Futures Institute, Murdoch University, Western Australia, Australia) ,  Whiley Luke (Australian National Phenome Center, and Center for Computational and Systems Medicine, Health Futures Institute, Murdoch University, Western Australia, Australia) ,  Gray Nicola (Australian National Phenome Center, and Center for Computational and Systems Medicine, Health Futures Institute, Murdoch University, Western Australia, Australia) ,  Lawler Nathan (Australian National Phenome Center, and Center for Computational and Systems Medicine, Health Futures Institute, Murdoch University, Western Australia, Australia) ,  Nitschke Philipp (Australian National Phenome Center, and Center for Computational and Systems Medicine, Health Futures Institute, Murdoch University, Western Australia, Australia) ,  Bong Sze-How (Australian National Phenome Center, and Center for Computational and Systems Medicine, Health Futures Institute, Murdoch University, Western Australia, Australia) ,  Kimhofer Torben (Australian National Phenome Center, and Center for Computational and Systems Medicine, Health Futures Institute, Murdoch University, Western Australia, Australia) ,  Loo Ruey Leng (Australian National Phenome Center, and Center for Computational and Systems Medicine, Health Futures Institute, Murdoch University, Western Australia, Australia) ,  Boughton Berin (Australian National Phenome Center, and Center for Computational and Systems Medicine, Health Futures Institute, Murdoch University, Western Australia, Australia) ,  Zeng Annie X. (Australian National Phenome Center, and Center for Computational and Systems Medicine, Health Futures Institute, Murdoch University, Western Australia, Australia) ,  Hall Drew (Australian National Phenome Center, and Center for Computational and Systems Medicine, Health Futures Institute, Murdoch University, Western Australia, Australia) ,  Schaefer Hartmut (Bruker Biospin GmbH, Germany) ,  Spraul Manfred (Bruker Biospin GmbH, Germany) ,  Dwivedi Girish (Department of Cardiology, Fiona Stanley Hospital, Medical School, University of Western Australia, Western Australia, Australia) ,  Yeap Bu B. (Department of Endocrinology and Diabetes, Fiona Stanley Hospital, Medical School, University of Western Australia, Western Australia, Australia) ,  Diercks Tammo (Precision Medicine and Metabolism Laboratory, CIC bioGUNE, Spain) ,  Bernardo-Seisdedos Ganeko (Precision Medicine and Metabolism Laboratory, CIC bioGUNE, Spain) ,  Mato Jose M. (Precision Medicine and Metabolism Laboratory, CIC bioGUNE, Spain) ,  Lindon John C. (Department of Metabolism, Digestion and Reproduction, Faculty of Medicine, Imperial College London, U.K.) ,  Holmes Elaine (Australian National Phenome Center, and Center for Computational and Systems Medicine, Health Futures Institute, Murdoch University, Western Australia, Australia) ,  Holmes Elaine (Department of Metabolism, Digestion and Reproduction, Faculty of Medicine, Imperial College London, U.K.) ,  Millet Oscar (Precision Medicine and Metabolism Laboratory, CIC bioGUNE, Spain) ,  Wist Julien (Australian National Phenome Center, and Center for Computational and Systems Medicine, Health Futures Institute, Murdoch University, Western Australia, Australia) ,  Wist Julien (Chemistry Department, Universidad del Valle, Colombia) ,  Nicholson Jeremy K. (Australian National Phenome Center, and Center for Computational and Systems Medicine, Health Futures Institute, Murdoch University, Western Australia, Australia) ,  Nicholson Jeremy K. (Department of Cardiology, Fiona Stanley Hospital, Medical School, University of Western Australia, Western Australia, Australia) ,  Nicholson Jeremy K. (Institute of Global Health Innovation, Faculty of Medicine, Imperial College London, U.K.)
資料名： Analytical Chemistry  (Analytical Chemistry)
巻： 94  号： 10  ページ： 4426-4436  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0395A  ISSN： 0003-2700  CODEN： ANCHAM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： SARS-CoV-2感染は,リポ蛋白質結合血清リン脂質の有意な減少を引き起こし,拡散および緩和編集1H NMRスペクトルで観察される超分子リン脂質複合体(SPC)シグナルを生じる。SPCの化学的構造成分および区画位置を特性化し,さらにその可能な診断特性を理解するために,n次元(SHY-n)アプローチにおける統計的HeterosporoscopYを適用した。これは,独立した分析技術と装置を使用して,同じサンプルでなされた一連の直交測定を統計的に連結し,SPC信号を生じる主要な個々のリン脂質成分を同定した。したがって,in vitro診断NMR分光法および超高性能液体クロマトグラフィー-タンデム質量分析(UHPLC-MS/MS)により得られたリポ蛋白質および脂質測定に対して,拡散および緩和編集(DIRE)NMR分光法を用いて生成されたSPCシグナルエンベロープ(SPC_1,SPC_2およびSPC_3)の3つの同定された診断サブ領域に関連するSARS-CoV-2陽性および対照成人に対する統合モデルを示した。SPCシグナルは,リポ蛋白質サブ画分における(a)総リン脂質と順次相関した。(b)異なるリポ蛋白質およびサブコンパートメントにおけるアポリポ蛋白質B100,A1およびA2;および(c)NMR検出範囲(すなわち,PC:16.0,18.2;18.0,18.1,18.2,16.0,18.1;16.0,18.1,18.0,18.2,18.0,18.1,18.2,18.0,18.2,18.1,18.0,18.1,18.2,18.0,18.1,18.0SPC_3/SPC_2比は,急性SARS-CoV-2感染時に顕著に上昇した心血管疾患リスクの良く確立されたマーカーであるアポリポ蛋白質B100/A1比と強く相関した(r=0.86)。これらのデータは,単一NMR実験に基づく心血管リスクの計量として,血清SPC測定の使用のかなりの可能性を示す。これは,COVID-19患者における心血管リスクの増加の可能性の理解と,急性後COVID-19症候群(PACS)におけるリスク持続性の理解に関して,特に興味深い。Copyright 2022 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： NMR【磁気共鳴】 ,  *血清 ,  *脂質 ,  *リン脂質 ,  *リポタンパク質 ,  スペクトル ,  心血管疾患 ,  複合体 ,  緩和現象 ,  タンデム質量分析 ,  in vitro実験 ,  *バイオマーカー ,  *超分子
準シソーラス用語： *心血管リスク ,  *ヒト血清 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： バイオアッセイ  (EA03060N) ,  血液検査  (GC02050D) ,  分析機器  (CC02020S)

タイトルに関連する用語 (14件)： 次元 ,  統計 ,  テロ ,  分光法 ,  ヒト血清 ,  リポ蛋白質 ,  超分子 ,  りん脂質 ,  探索 ,  SARS-CoV-2 ,  感染 ,  心血管リスク ,  バイオマーカー ,  同定