MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.3390/biom13091329

Медицинская библиотека · Biomolecules · 2023

Multidimensional Landscape of SA-AKI Revealed by Integrated Proteomics and Metabolomics Analysis.

Xu Jiatong, Li Jiaying, Li Yan, Shi Xiaoxiao, Zhu Huadong, Chen Limeng

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПеревод в очереди

Аннотация

Sepsis-associated acute kidney injury (SA-AKI) is a severe and life-threatening condition with high morbidity and mortality among emergency patients, and it poses a significant risk of chronic renal failure. Clinical treatments for SA-AKI remain reactive and non-specific, lacking effective diagnostic biomarkers or treatment targets. In this study, we established an SA-AKI mouse model using lipopolysaccharide (LPS) and performed proteomics and metabolomics analyses. A variety of bioinformatic analyses, including gene set enrichment analysis (GSEA), weighted gene co-expression network analysis (WGCNA), protein and protein interactions (PPI), and MetaboAnalyst analysis, were conducted to investigate the key molecules of SA-AKI. Integrated proteomics and metabolomics analysis revealed that sepsis led to impaired renal mitochondrial function and metabolic disorders. Immune-related pathways were found to be activated in kidneys upon septic infection. The catabolic products of polyamines accumulated in septic kidneys. Overall, our integrated analysis provides a multidimensional understanding of SA-AKI and identifies potential pathways for this condition.

Для цитирования: Xu Jiatong, Li Jiaying, Li Yan, Shi Xiaoxiao, Zhu Huadong, Chen Limeng. Multidimensional Landscape of SA-AKI Revealed by Integrated Proteomics and Metabolomics Analysis.. Biomolecules. 2023. DOI: 10.3390/biom13091329.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.