NMR-based metabolomics needs various knowledge to elucidate metabolic perturbation such as NMR experiments, NMR spectrum processing, raw data processing, metabolite identification, statistical analysis, and metabolic pathway analysis regarding technical aspects. Among them, some concepts of raw data processing and multivariate analysis are not easy to understand but are important to correctly interpret metabolic profile. This article introduces NMR spectrum processing, raw data processing, and multivariate analysis.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the effects of shift work and hours of sleep on metabolic syndrome in Korean workers. Methods: This study used the Korean National Health and Nutrition Examination Survey data of 2014. The study included 1,579 Korean workers aged over 20. $x^2$ test, t-test, and hierarchical multiple logistic regression were used for statistical analysis of data. Results: From the univariate analysis, hours of sleep, regular work, occupational group, sex, age, marital status, education, smoking, and self-rated health were significantly related to metabolic syndrome. After adjusting demographic, occupational, and health-related variables, workers with under 6 hours/day of sleep showed higher risk for metabolic syndrome (AOR: 1.56, 95% CI: 1.01~2.44), and shift work was not significantly related to metabolic syndrome. Male laborers and workers aged 40 or older also showed higher risk for metabolic syndrome. Conclusion: Results of this study suggest that workers with under 6 hours of sleep, male laborers and workers aged 40 or older are the risk groups of metabolic syndrome. Therefore, prevention and management program for metabolic syndrome should be implemented for this population.
This study aimed to determine whether smoking affects the metabolic syndrome and its components through long-term follow-up. Of the 10,030 cohort subjects in the community-based Korean Genome and Epidemiology Study (KoGES) from 2001 to 2018, 2,848 people with metabolic syndrome and 4,854 people with insufficient data for analysis were excluded for this study. The study population comprised 2,328 individuals (1,123 men, 1,205 women) who were eligible for inclusion. The mean age of the participants was 49.2±7.5 years, and 21.9% were current smoker. In log rank test, current smoker had a significantly higher cumulative incidence of metabolic syndrome compared with non smoker (P<0.001). In the Cox proportional hazards model adjusted for key variables, metabolic syndrome (hazard ratio [HR] 1.57, P<0.001), high fasting glucose (HR 1.40, P<0.01), hypertriglyceridemia (HR 1.60, P<0.001), low HDL-cholesterol (HR, 1.30, P<0.01), and abdominal obesity (HR 1.32, P<0.01) in current smoker compared with non smoker were statistically significant, respectively, but not hypertension (HR 1.00, P>0.05). After adjustment for confounders, the time (P-time<0.001) and group (P-group<0.001) effects on metabolic syndrome score change were statistically significant. Furthermore, the interaction analysis of time and smoking group on the change in metabolic syndrome score was statistically significant (P-interaction<0.001). In long-term follow-up, smoking worsens metabolic syndrome.
Together with radiotherapy, chemotherapy using cytotoxic agents is one of the most common therapies in cancer. Metabolic changes in cancer cells are drawing much attention recently, but the metabolic alterations by anticancer agents have not been much studied. Here, we investigated the effects of commonly used cytotoxic agents on lung normal cell MRC5 and lung cancer cell A549. We employed cis-plastin, doxorubicin, and 5-Fluorouracil and compared their effects on the viability and metabolism of the normal and cancer cell lines. We first established the concentration of the cytotoxic reagents that give differences in the viabilities of normal and cancer cell lines. In those conditions, the viability of A549 decreased significantly, whereas that of MRC5 remained unchanged. To study the metabolic alterations implicated in the viability differences, we obtained the metabolic profiles using $^1H$-NMR spectrometry. The $^1H$-NMR data showed that the metabolic changes of A549 cells are more remarkable than that of MRC5 cells and the effect of 5-FU on the A549 cells is the most distinct compared to other treatments. Heat map analysis showed that metabolic alterations under treatment of cytotoxic agents are totally different between normal and cancer cells. Multivariate analysis and weighted correlation network analysis (WGCNA) revealed a distinctive metabolite signature and hub metabolites. Two different analysis tools revealed that the changes of cell metabolism in response to cytotoxic agents were highly correlated with the Warburg effect and Reductive lipogenesis, two pathways having important effects on the cell survival. Taken together, our study addressed the correlation between the viability and metabolic profiles of MRC5 and A549 cells upon the treatment of cytotoxic anticancer agents.
한국생물정보시스템생물학회 2000년도 International Symposium on Bioinformatics
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pp.13-16
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2000
Microorganisms have been widely employed for the production of useful bioproducts including primary metabolites such as ethanol, succinic acid, acetone and butanol, secondary metabolites represented by antibiotics, proteins, polysaccharides, lipids and many others. Since these products can be obtained in small quantities under natural condition, mutation and selection processes have been employed for the improvement of strains. Recently, metabolic engineering strategies have been employed for more efficient production of these bioproducts. Metabolic engineering can be defined as purposeful modification of cellular metabolic pathways by introducing new pathways, deleting or modifying the existing pathways for the enhanced production of a desired product or modified/new product, degradation of xenobiotics, and utilization of inexpensive raw materials. Metabolic flux analysis and metabolic control analysis along with recombinant DNA techniques are three important components in designing optimized metabolic pathways, This powerful technology is being further improved by the genomics, proteomics, metabolomics and bioinformatics. Complete genome sequences are providing us with the possibility of addressing complex biological questions including metabolic control, regulation and flux. In silico analysis of microbial metabolic pathways is possible from the completed genome sequences. Transcriptome analysis by employing ONA chip allows us to examine the global pattern of gene expression at mRNA level. Two dimensional gel electrophoresis of cellular proteins can be used to examine the global proteome content, which provides us with the information on gene expression at protein level. Bioinformatics can help us to understand the results obtained with these new techniques, and further provides us with a wide range of information contained in the genome sequences. The strategies taken in our lab for the production of pharmaceutical proteins, polyhydroxyalkanoate (a family of completely biodegradable polymer), succinic acid and me chemicals by employing metabolic engineering powered by genomics, proteomics, metabolomics and bioinformatics will be presented.
In order to investigate central metabolic changes in Beijerinckia indica, cells were grown on different carbon sources and intracellular flux distributions were studied under varying concentrations of nitrogen. Metabolic fluxes were estimated by combining material balances with extracellular substrate uptake rate, biomass formation rate, and exopolysaccharide (EPS) accumulation rate. Thirty-one metabolic reactions and 30 intracellular metabolites were considered for the flux analysis. The results revealed that most of the carbon source was directed into the Entner-Doudoroff pathway, followed by the recycling of triose-3-phosphate back to Hexose6-phosphate. The pentose phosphate pathway was operated at a minimal level to supply the precursors for biomass formation. The different metabolic behaviors under varying nitrogen concentrations were observed with flux analysis.
Purpose: The survey-based study aimed to determine the distribution and clustering tendency of metabolic syndrome risk factors in urban residents, and cluster odds ratios. Methods: Cluster sampling involved 827 urban participants and analysis of the collected data. Results: Regarding the prevalence of metabolic syndrome risk factors used for diagnosis, abdominal obesity was higher in women(69.5%) than in men(34.3%), high blood pressure was higher in men(57%) than in women(46.5%), and blood sugar was higher in men(6.9%) than in women(5.7%). Clustering increased with increasing body mass index(BMI), weight:height ratio(W/Ht) and abdominal obesity Risk factors for females were 1.7 times higher than for males. Participants with a family history of metabolic syndrome displayed related risk factors 1.5 times more than participants without a family history. Participants having a BMI ranking them as obese were 9.5 times more likely to display metabolic syndrome risk factors than non-obese participants. Obese participants were 20 times more likely to display risk factors than non-obese participants. Conclusion: BMI, W/Ht and abdominal obesity correlate with clustering of metabolic syndrome risk factors. The risk is increased by smoking and family history. Exercise weight control and non-smoking are recommended for comprehensive management of clustering of metabolic syndrome risk factors.
Kim, Do-Gyun;Seo, Sung-Won;Cho, Byoung-Kwan;Lohumi, Santosh;Hong, Soon-jung;Lee, Wang-Hee
Journal of Biosystems Engineering
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제43권1호
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pp.45-58
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2018
Background: Metabolic modeling has been an essential tool in metabolic reconstruction, which has dramatically advanced in the last decades as a part of systems biology. At present, the protocol for metabolic reconstruction has been systematically established, and it provides the basis for the analysis of complex systems, which has been limited in the past. Therefore, metabolic reconstruction can be adapted to analyze agricultural systems whose metabolic data has been accumulated recently. Purpose: The aim of this review is to suggest the suitability of metabolic modeling for understanding agricultural metabolic data and to encourage the potential use of this modeling in the field of agriculture. Review: We reviewed the procedure of metabolic reconstruction using computational modeling with applicable strategies and software tools. Additionally, we presented the initial attempts of metabolic reconstruction in the field of agriculture and proposed further applications.
Purpose: This study aims to provide preliminary data for weight management, and prevention and management of cardiovascular and cerebrovascular diseases. We examined the effect of changes in the weight of workers at a manufacturing company over three years on their metabolic syndrome and metabolic syndrome diagnosis components. Methods: Necessary data were collected from the questionnaire and the results of the Korean National Health Screening of 2015 and 2017, which included 228 workers at a manufacturing company in G region. The collected data were analyzed using the SPSS/WIN 23.0 program. ANCOVA was used to examine the differences in the metabolic syndrome diagnosis components according to weight change. In addition, multiple logistic regression analysis was used to obtain the odds ratios of metabolic syndrome and metabolic syndrome analysis component, based on the weight changes in the normal weight group and the obesity group. Results: Waist measure, systolic blood pressure, and blood pressure were found to have significant effects based on participants' weight change over three years. These factors increased with a larger increase in weight at a statistically significant level. This study analyzed the weight changes of the normal weight group and the obesity group considering the data from the National Health Screening of 2015, and found that the risk of metabolic syndrome increased at a statistically significant level as body weight increased; thus, the obesity group showed a higher risk in this regard. It was also found that waist measure, fasting blood sugar, and high-density low cholesterol increased at a statistically significant level as body weight increased. Conclusion: Health administrators need to recognize the importance of workers' weight management, select an intensive management group based on a time series analysis of weight changes, and develop and implement programs to manage the metabolic syndrome diagnosis components.
Purpose: This study aimed to compare the differences in the prevalence of metabolic syndrome between menopausal women and women of childbearing age and to determine the risk of metabolic syndrome among women in each group depending on whether they eat alone. Methods: Data of 1,813 women from the seventh Korea National Health and Nutrition Examination Survey (2016) were used. The collected data were analyzed using SPSS 20.0, and complex sample frequency analysis, descriptive statistics, complex sample cross analysis, complex sample general linear regression, and complex sample logistic regression analysis were performed. Results: According to the results of the study, there was no difference in the prevalence and risk of metabolic syndrome according to the presence of companions during meals between women of childbearing age and post-menopausal women, but there was a difference in health behavior. In other words, women of childbearing age who ate alone had a lot of experience of drinking, and menopausal women who ate alone did not tend to make any efforts to control their weight and did not perform aerobic exercise. In particular, the negative health behavior of menopausal women who ate alone increased the risk of prevalence of metabolic syndrome. Conclusion: The findings indicate that, for women who eat alone, interventions to prevent metabolic syndrome should be differentiated before and after menopause. Therefore, it is suggested to offer an educational program to prevent metabolic syndrome in women of childbearing age as well as provide regular assessments to diagnose metabolic syndrome and health behavior improvement programs for menopausal women.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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