SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Normark Johan)
 

Sökning: WFRF:(Normark Johan) > (2015-2019) > Metabolic signature...

Metabolic signature profiling as a diagnostic and prognostic tool in paediatric Plasmodium falciparum malaria

Surowiec, Izabella (författare)
Umeå universitet,Kemiska institutionen,Computational Life Science Cluster
Orikiiriza, Judy (författare)
Karlsson, Elisabeth (författare)
Umeå universitet,Institutionen för molekylärbiologi (Medicinska fakulteten)
visa fler...
Nelson, Maria (författare)
Umeå universitet,Institutionen för molekylärbiologi (Medicinska fakulteten)
Bonde, Mari (författare)
Umeå universitet,Institutionen för molekylärbiologi (Medicinska fakulteten)
Kyamanwa, Patrick (författare)
Karenzi, Ben (författare)
Bergström, Sven (författare)
Umeå universitet,Institutionen för molekylärbiologi (Medicinska fakulteten),Umeå Centre for Microbial Research (UCMR),Molekylär Infektionsmedicin, Sverige (MIMS)
Trygg, Johan (författare)
Umeå universitet,Kemiska institutionen,Computational Life Science Cluster
Normark, Johan (författare)
Umeå universitet,Molekylär Infektionsmedicin, Sverige (MIMS),Umeå Centre for Microbial Research (UCMR),Infektionssjukdomar,nfectious Diseases Institute, School of Medicine and Health Sciences, Makerere University, Uganda
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2015-05-04
2015
Engelska.
Ingår i: Open Forum Infectious Diseases. - : Oxford University Press. - 2328-8957. ; 2:2
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Background: Accuracy in malaria diagnosis and staging is vital in order to reduce mortality and post infectious sequelae. Herein we present a metabolomics approach to diagnostic staging of malaria infection, specifically Plasmodium falciparum infection in children. Methods: A group of 421 patients between six months and six years of age with mild and severe states of malaria with age-matched controls were included in the study, 107, 192 and 122 individuals respectively. A multivariate design was used as basis for representative selection of twenty patients in each category. Patient plasma was subjected to Gas Chromatography-Mass Spectrometry analysis and a full metabolite profile was produced from each patient. In addition, a proof-of-concept model was tested in a Plasmodium berghei in-vivo model where metabolic profiles were discernible over time of infection. Results: A two-component principal component analysis (PCA) revealed that the patients could be separated into disease categories according to metabolite profiles, independently of any clinical information. Furthermore, two sub-groups could be identified in the mild malaria cohort who we believe represent patients with divergent prognoses. Conclusion: Metabolite signature profiling could be used both for decision support in disease staging and prognostication.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Bioinformatik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Bioinformatics (hsv//eng)
MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP  -- Klinisk medicin -- Infektionsmedicin (hsv//swe)
MEDICAL AND HEALTH SCIENCES  -- Clinical Medicine -- Infectious Medicine (hsv//eng)

Nyckelord

disease staging
malaria
metabolomics

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy