Objectives: This study aimed to analyze the relationship between metabolic syndrome and cataract in a middle-aged men over the age of 40's by using the data from the 5th Korean National Health and Nutrition Examination Survey(2010~2012). Methods: The subjects for the analysis were comprised of 5,808 patients who were at least 40 years or more with metabolic syndrome and cataract. The comparison between the metabolic syndrome and ophthalmic diseases according to the health demographic characteristics, health behavior and health conditions was analyzed with ${\chi}^2-test$. The complex samples logistic regression analysis was used to calculate the odds ratio of cataract according to the health demographic characteristics, health behavior and health conditions and the combination of the comprising factors of the metabolic syndrome. Results: After controlling the confounding factors, the odds ratio of cataract in the metabolic syndrome group was OR 1.30, which was significantly high (p<0.01). Furthermore, the odds ratio of cataract was significantly high in the case of males, as the age increased, educational level decreased, with exercising habits of less than 3 days a week, sun exposure of at least 5 hours, with hypertension and diabetes (p<0.01). The results of analyzing the odds ratio for the occurrence of cataract with the components of metabolic syndrome were OR 1.36 (concurrent high fasting blood glucose, high triglycerides, low HDL cholesterol), OR 1.63 (concurrent high fasting blood glucose, high triglycerides, high waist circumference) and OR 1.33 (high triglycerides, low HDL cholesterol, high waist circumference), which showed significantly high odds ratio for cataract occurrence (p<0.05). Conclusions: We come to know that the relation between metabolic syndrome and components are associate with cataract. Therefore the thorough management of metabolic syndrome and components is needed to prevent cataract.
An important potential of metabolomics-based approach is the possibility to develop fingerprints of diseases or cellular responses to classes of compounds with known common biological effect. Such fingerprints have the potential to allow classification of disease states or compounds, to provide mechanistic information on cellular perturbations and pathways and to identify biomarkers specific for disease severity and drug efficacy. Metabolic profiles of biological fluids contain a vast array of endogenous metabolites. Changes in those profiles resulting from perturbations of the system can be observed using analytical techniques, such as NMR and MS. $^1H$ NMR was used to generate a molecular fingerprint of serum or urinary sample, and then pattern recognition technique was applied to identity molecular signatures associated with the specific diseases or drug efficiency. Several metabolites that differentiate disease samples from the control were thoroughly characterized by NMR spectroscopy. We investigated the metabolic changes in human normal and clinical samples using $^1H$ NMR. Spectral data were applied to targeted profiling and spectral binning method, and then multivariate statistical data analysis (MVDA) was used to examine in detail the modulation of small molecule candidate biomarkers. We show that targeted profiling produces robust models, generates accurate metabolite concentration data, and provides data that can be used to help understand metabolic differences between healthy and disease population. Such metabolic signatures could provide diagnostic markers for a disease state or biomarkers for drug response phenotypes.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권1호
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pp.21-35
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2023
Metabolic syndrome is a serious disease that can eventually lead to various complications, such as stroke and cardiovascular disease. In this study, we aimed to identify the risk factors related to metabolic syndrome for its prevention and recognition and propose a nomogram that visualizes and predicts the probability of the incidence of metabolic syndrome. We conducted an analysis using data from the Korea National Health and Nutrition Survey (KNHANES VII) and identified 10 risk factors affecting metabolic syndrome by using the Rao-Scott chi-squared test, considering the characteristics of the complex sample. A naïve Bayesian classifier was used to build a nomogram for metabolic syndrome. We then predicted the incidence of metabolic syndrome using the nomogram. Finally, we verified the nomogram using a receiver operating characteristic curve and a calibration plot.
The purpose of this study is to investigate the relation between brachial-ankle pulse wave velocity and the features of metabolic syndrome, and differences according to sex in patients diagnosed cerebral infarction. The study group comprised 61 patients over age 30 who were diagnosed cerebral infarction, accompanied with metabolic syndrome. The brachial-ankle pulse wave velocity, blood pressure, lipid profiles, fasting blood glucose, body mass index were measured. Also we checked past history of patients. Then we analyzed the association between brachial-ankle pulse wave velocity and the features of metabolic syndrome. Pearson correlation analysis reflected the variables affecting the brachial-ankle pulse wave velocity as follows : Age, SBP(systolic blood pressure), DBP(diastolic blood pressure), FBS(fasting blood glucose) were positively correlated. As a result of regression analysis, in patients with cerebral infarction accompanied with metabolic syndrome, the brachial-ankle pulse wave velocity is affected by age to men, SBP, FBS, DBP to women. The brachial-ankle pulse wave velocity is not affected by the components of metabolic syndrome, except blood pressure, FBS, in patients with ischemic stroke.
최근 미생물을 이용하여 기존에 화학산업을 통하여 생산되어지던 여러 화학물질 혹은 대사산물을 생산하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 연구를 통하여 미생물의 대사특성을 개량하기 위하여는, 미생물의 대사 특성을 분석하는 연구가 일차적으로 수행되어져야 한다. 본 연구에서는 대사network간의 기능적 연관성을 분석하기 위하여 transcriptome 연구에 주로 활용되던 ARACNE 기법이 활용되었다. 특정 대사 subpathway들이 미생물 균주들 사이에 존재하는 패턴이 유사하다면 그 대사 subpathway들이 서로 기능적 상관관계를 가지고 있을 가능성이 높다는 가정 하에, ARACNE를 활용하여 미생물들의 subrathway들의 존재 패턴을 분석함으로서 각 subpathway 사이의 기능적 상관관계를 분석하여 보았다. 본 연구에 활용된 새로운 대사network 분석기법을 활용한다면 더욱 효율적인 대사network 분석연구가 수행될 수 있을 것이라 기대된다.
Pupose. This study aimed to analyze the relationship between metabolic syndrome and glaucoma in a middle-aged men over the age of 40's by using the data from the 5th Korean National Health and Nutrition Examination Survey(2010~2012). Methods. The subjects for the analysis were comprised of 410 patients who were at least 40 years or more with metabolic syndrome and glaucoma. The comparison between the metabolic syndrome and glaucoma according to the health demographic characteristics, health behavior and health conditions was analyzed with ${\chi}^2$-test. The complex samples logistic regression analysis was used to calculate the odds ratio of glaucoma according to the health demographic characteristics, health behavior and health conditions and the combination of the comprising factors of the metabolic syndrome. Results. The prevalence of glaucoma among the subjects with metabolic syndrome and glaucoma was significantly higher in the case of females, as their age increased, educational level decreased, income level decreased, who are non-smokers, non-drinkers, with exercising habits of less than 3 days a week (p<0.001). However, the glaucoma OR was significantly high in case of increasing age, with exercising habits of less than 3 days a week, and hypertension (p<0.01), while the OR was significantly low in case of the drinking group (p<0.05). The results of analyzing the odds ratio for the occurrence of glaucoma with the components of metabolic syndrome showed that the OR for glaucoma is significantly low (OR 0.63) in case of concurrently high fasting blood glucose, high triglycerides and low HDL cholesterol levels (p=0.05). Conclusions. Therefore the thorough management of metabolic syndrome and components is needed to prevent glaucoma.
Purpose: Metabolic syndrome is known as a factor that increases the incidence of chronic diseases, such as diabetes and cardiovascular disease. In particular, the metabolic syndrome among a middle-aged population is rapidly increasing from 15.6% to 31.9%. The purpose of this study was to investigate the effect of muscle strength exercise on the metabolic syndrome in middle aged. Methods: This study was a secondary data analysis using National Health and Nutrition Survey 8th, including 2,739 middle aged people (40~64 years old). We used multivariate logistic regression to identify risk factors associated with metabolic syndrome. Statistical analysis was performed using the SPSS 23.0 program. Results: There were 772 patients in the group with metabolic syndrome and 1,967 patients in the non-metabolic syndrome group. The risk of metabolic syndrome was 1.29 times higher in those who did not do muscle strength exercise than those who did exercise (OR=1.29, 95% CI=1.01~1.66). Conclusion: We have found that muscle strength exercise was effective in lowering the risk of developing metabolic syndrome in middle aged. Thus, it is necessary to develop practical muscle strength exercise and education programs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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