Metabolite Changes Upon CRC Progression Difffference stage-distributed的简体中文翻译

Metabolite Changes Upon CRC Progres

Metabolite Changes Upon CRC Progression Difffference stage-distributed CRC samples allowed us to investigate the association between metabolite shifts and CRC progression. Based on the 4,526 and 4,765 variables in ESI– and ESI+, using American Joint Committee on Cancer (AJCC) clinical staging, the OPLS-DA analysis of the metabolite profifiles of tumor tissue could separate clusters for each stage (Figure 2). Validation of the OPLS-DA model was performed here by permutation testing. Although the permutation test indicates that the OPLS-DA model is valid, the model fifitting is not very satisfactory (Supplementary Figure 2). There were 94 metabolites exhibiting statistically signifificant difffferential abundance between early- (I, II) and late-stage (III, IV) tumors (VIP > 1.5 and MannWhitney U-test FDR corrected P-value < 0.01), and a total of 48 metabolites were identifified (Supplementary Table 3). Most lipid metabolites showed an increase in late-stage tumors, while dipeptides also showed a decrease in late-stage tumors (Supplementary Figure 3). The results of pathway analysis by Mummichog software indicated that signifificant features are enriched for pathways involved in lipid metabolism (Supplementary Table 4). Metabolite Alterations of CRC Pathologic Characteristics We also sought to determine whether we could identify the difffferences in metabolite features among various histopathological classififications of CRC. The separation of adenocarcinoma and non-adenocarcinoma CRCs was observed using OPLS-DA (Figure 3). Similarly, the permutation test indicates that the OPLS-DA model is valid, but, the model fifitting is also unsatisfactory (Supplementary Figure 4). Forty-three metabolites exhibited statistically signifificant difffferential abundance between adenocarcinoma and non-adenocarcinoma tumors (VIP > 1.5 and P < 0.01). Furthermore, a total of 26 metabolites were identifified (Supplementary Table 5) and almost all these 26 metabolites were lipids. Mummichog indicated that pathways involved in lipid metabolism were also signifificantly enriched (Supplementary Table 5).
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CRC进展后代谢物的变化通过<br>扩散阶段分布的CRC样本,我们可以研究代谢物变化与CRC进展之间的关联。根据美国癌症联合委员会(AJCC)的临床分期,根据ESI-和ESI +中的4,526和4,765个变量,对肿瘤组织代谢产物的OPLS-DA分析可以在每个阶段分离簇(图2)。验证OPLS?<br>DA模型是通过排列测试在这里执行的。尽管置换测试表明OPLS-DA模型是有效的,但模型拟合并不十分令人满意(补充图2)。在早期(I,II)和晚期(III,IV)肿瘤(VIP> 1.5和Mann?Whitney U检验FDR校正的P值<0.01)之间,有94种代谢物表现出统计学上的显着差异性确定了48种代谢物(补充表3)。大多数脂质代谢物显示晚期肿瘤增加,而二肽也显示晚期肿瘤减少(补充图3)。Mummichog软件进行的途径分析结果表明,脂类代谢相关途径的重要特征得到了丰富(补充表4)。CRC病理特征的代谢物改变我们还试图确定我们是否可以识别CRC各种组织病理学分类之间代谢物特征的差异。使用OPLS-DA观察到腺癌和非腺癌CRC的分离(图3)。类似地,置换测试表明OPLS-DA模型有效,但是模型拟合也不令人满意(补充图4)。43种代谢物在腺癌和非腺癌之间显示出统计学上的显着差异(VIP> 1.5和P <0.01)。此外,总共鉴定出26种代谢物(补充表5),而这26种代谢物几乎全部都是脂质。
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CRC 进展时的代谢物变化<br>差异阶段分布式 CRC 样本使我们能够调查代谢物移位与 CRC 进展之间的关联。根据ESI-和ESI®中的4,526个和4,765个变量,利用美国癌症联合委员会(AJCC)临床阶段,OPLS-DA对肿瘤组织代谢物特征的分析可以分离每个阶段的集群(图2)。OPLS 的验证<br>DA 模型通过排列测试在这里执行。虽然排列测试表明 OPLS-DA 模型有效,但模型拟合不是很令人满意(补充图 2)。有 94 个代谢物在早期 (I, II)和晚期(III,IV)肿瘤(VIP>1.5和曼惠特尼U测试FDR纠正P值1.5和P
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大肠癌进展时的代谢物变化<br>不同分化阶段分布的大肠癌样本使我们能够研究代谢物移位和大肠癌进展之间的关系。基于ESI-和ESI+中的4526和4765个变量,使用美国癌症联合委员会(AJCC)临床分期,OPLS-DA分析肿瘤组织的代谢物可将每个阶段的聚类分开(图2)。OPLS的验证<br>DA模型在这里进行了排列测试。虽然排列测试表明OPLS-DA模型是有效的,但模型拟合不是很令人满意(补充图2)。在早期(I,II)和晚期(III,IV)肿瘤之间有94种代谢物表现出统计学上显著的差异丰度(VIP>1.5和Mann  Whitney U检验FDR校正P值<0.01),共鉴定出48种代谢物(补充表3)。大多数脂质代谢物在晚期肿瘤中显示增加,而二肽在晚期肿瘤中也显示减少(补充图3)。Mummichog软件的通路分析结果表明,脂代谢通路的显著特征得到了丰富(补充表4)。大肠癌病理特征的代谢物改变我们还试图确定是否能够确定大肠癌各种组织病理分类中代谢物特征的差异。使用OPLS-DA观察腺癌和非腺癌CRC的分离(图3)。同样,排列测试表明OPLS-DA模型是有效的,但是,模型拟合也不令人满意(补充图4)。43种代谢物在腺癌和非腺癌肿瘤中表现出显著的差异丰度(VIP>1.5,P<0.01)。此外,共鉴定出26种代谢物(补充表5),几乎所有这26种代谢物都是脂质。Mummichog指出,参与脂质代谢的途径也显著丰富(补充表5)。<br>
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