Identification of Microbiota Biomarkers With Orthologous Gene Annotation for Type 2 Diabetes
Creators
- 1. Shanghai University
- 2. Brigham and Women's Hospital
- 3. Harvard University
- 4. Shanghai Institutes for Biological Sciences
- 5. Shanghai Jiao Tong University
- 6. Chinese Academy of Sciences
- 7. Shanghai Institute of Nutrition and Health
- 8. University of Chinese Academy of Sciences
- 9. University of Copenhagen
- 10. Shanghai Maritime University
- 11. University of the Coast
- 12. South Valley University
- 13. Universidad Autónoma del Caribe
Description
Type 2 diabetes (T2D) is a systematic chronic metabolic condition with abnormal sugar metabolism dysfunction, and its complications are the most harmful to human beings and may be life-threatening after long-term durations. Considering the high incidence and severity at late stage, researchers have been focusing on the identification of specific biomarkers and potential drug targets for T2D at the genomic, epigenomic, and transcriptomic levels. Microbes participate in the pathogenesis of multiple metabolic diseases including diabetes. However, the related studies are still non-systematic and lack the functional exploration on identified microbes. To fill this gap between gut microbiome and diabetes study, we first introduced eggNOG database and KEGG ORTHOLOGY (KO) database for orthologous (protein/gene) annotation of microbiota. Two datasets with these annotations were employed, which were analyzed by multiple machine-learning models for identifying significant microbiota biomarkers of T2D. The powerful feature selection method, Max-Relevance and Min-Redundancy (mRMR), was first applied to the datasets, resulting in a feature list for each dataset. Then, the list was fed into the incremental feature selection (IFS), incorporating support vector machine (SVM) as the classification algorithm, to extract essential annotations and build efficient classifiers. This study not only revealed potential pathological factors for diabetes at the microbiome level but also provided us new candidates for drug development against diabetes.
Translated Descriptions
Translated Description (Arabic)
داء السكري من النوع 2 (T2D) هو حالة استقلابية مزمنة منتظمة مع خلل وظيفي غير طبيعي في التمثيل الغذائي للسكر، ومضاعفاته هي الأكثر ضررًا بالبشر وقد تكون مهددة للحياة بعد فترات طويلة الأجل. بالنظر إلى ارتفاع معدل الإصابة والشدة في المرحلة المتأخرة، كان الباحثون يركزون على تحديد مؤشرات حيوية محددة وأهداف الدواء المحتملة لـ T2D على المستويات الجينومية والتخلقية والنسخية. تشارك الميكروبات في التسبب في أمراض التمثيل الغذائي المتعددة بما في ذلك مرض السكري. ومع ذلك، لا تزال الدراسات ذات الصلة غير منهجية وتفتقر إلى الاستكشاف الوظيفي للميكروبات المحددة. لسد هذه الفجوة بين ميكروبيوم الأمعاء ودراسة السكري، قدمنا أولاً قاعدة بيانات eggNOG وقاعدة بيانات KEGG ORTHOLOGY (KO) للتعليق التوضيحي التقويمي (البروتين/الجين) للميكروبات. تم استخدام مجموعتي بيانات مع هذه التعليقات التوضيحية، والتي تم تحليلها بواسطة نماذج متعددة للتعلم الآلي لتحديد المؤشرات الحيوية الهامة للميكروبات من T2D. تم تطبيق طريقة اختيار الميزات القوية، Max - Relevance و Min - Redundancy (mRMR)، لأول مرة على مجموعات البيانات، مما أدى إلى قائمة ميزات لكل مجموعة بيانات. بعد ذلك، تم إدخال القائمة في اختيار الميزة الإضافية (IFS)، ودمج آلة ناقلات الدعم (SVM) كخوارزمية تصنيف، لاستخراج التعليقات التوضيحية الأساسية وبناء مصنفات فعالة. لم تكشف هذه الدراسة عن العوامل المرضية المحتملة لمرض السكري على مستوى الميكروبيوم فحسب، بل وفرت لنا أيضًا مرشحين جدد لتطوير الأدوية ضد مرض السكري.Translated Description (French)
Le diabète de type 2 (DT2) est une maladie métabolique chronique systématique avec un dysfonctionnement anormal du métabolisme du sucre, et ses complications sont les plus nocives pour les êtres humains et peuvent mettre la vie en danger après des durées prolongées. Compte tenu de l'incidence et de la gravité élevées à un stade avancé, les chercheurs se sont concentrés sur l'identification de biomarqueurs spécifiques et de cibles médicamenteuses potentielles pour le DT2 aux niveaux génomique, épigénomique et transcriptomique. Les microbes participent à la pathogenèse de plusieurs maladies métaboliques, y compris le diabète. Cependant, les études connexes sont encore non systématiques et manquent d'exploration fonctionnelle sur les microbes identifiés. Pour combler cet écart entre le microbiome intestinal et l'étude sur le diabète, nous avons d'abord introduit la base de données eggNOG et la base de données KEGG ORTHOLOGY (KO) pour l'annotation orthologue (protéine/gène) du microbiote. Deux ensembles de données avec ces annotations ont été utilisés, qui ont été analysés par plusieurs modèles d'apprentissage automatique pour identifier les biomarqueurs importants du microbiote du DT2. La puissante méthode de sélection des fonctionnalités, Max-Relevance and Min-Redundancy (mRMR), a d'abord été appliquée aux ensembles de données, ce qui a abouti à une liste de fonctionnalités pour chaque ensemble de données. Ensuite, la liste a été introduite dans la sélection incrémentielle de caractéristiques (IFS), incorporant la machine vectorielle de support (SVM) comme algorithme de classification, pour extraire les annotations essentielles et construire des classificateurs efficaces. Cette étude a non seulement révélé des facteurs pathologiques potentiels du diabète au niveau du microbiome, mais nous a également fourni de nouveaux candidats pour le développement de médicaments contre le diabète.Translated Description (Spanish)
La diabetes tipo 2 (DT2) es una afección metabólica crónica sistemática con disfunción anormal del metabolismo del azúcar, y sus complicaciones son las más dañinas para los seres humanos y pueden poner en peligro la vida después de duraciones prolongadas. Teniendo en cuenta la alta incidencia y gravedad en la etapa tardía, los investigadores se han centrado en la identificación de biomarcadores específicos y posibles dianas farmacológicas para la DT2 a nivel genómico, epigenómico y transcriptómico. Los microbios participan en la patogénesis de múltiples enfermedades metabólicas, incluida la diabetes. Sin embargo, los estudios relacionados aún no son sistemáticos y carecen de la exploración funcional sobre los microbios identificados. Para llenar este vacío entre el microbioma intestinal y el estudio de la diabetes, primero introdujimos la base de datos eggNOG y la base de datos KEGG ORTHOLOGY (KO) para la anotación ortóloga (proteína/gen) de la microbiota. Se emplearon dos conjuntos de datos con estas anotaciones, que se analizaron mediante múltiples modelos de aprendizaje automático para identificar biomarcadores significativos de microbiota de DT2. El potente método de selección de características, Max-Relevance and Min-Redundance (mRMR), se aplicó por primera vez a los conjuntos de datos, lo que dio como resultado una lista de características para cada conjunto de datos. Luego, la lista se incorporó a la selección incremental de características (IFS), incorporando la máquina de vectores de soporte (SVM) como el algoritmo de clasificación, para extraer anotaciones esenciales y construir clasificadores eficientes. Este estudio no solo reveló posibles factores patológicos para la diabetes a nivel del microbioma, sino que también nos proporcionó nuevos candidatos para el desarrollo de fármacos contra la diabetes.Files
pdf.pdf
Files
(497.6 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:4a22d53de7e2e1aaa347cf8878adb851
|
497.6 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- تحديد المؤشرات الحيوية للميكروبات مع الشرح الجيني التقويمي لمرض السكري من النوع 2
- Translated title (French)
- Identification des biomarqueurs du microbiote avec annotation génétique orthologue pour le diabète de type 2
- Translated title (Spanish)
- Identificación de biomarcadores de microbiota con anotación génica ortóloga para diabetes tipo 2
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W3181092383
- DOI
- 10.3389/fmicb.2021.711244
References
- https://openalex.org/W1506552881
- https://openalex.org/W1512098439
- https://openalex.org/W1570448133
- https://openalex.org/W1680392829
- https://openalex.org/W1907864415
- https://openalex.org/W1948664352
- https://openalex.org/W1955944566
- https://openalex.org/W1979767043
- https://openalex.org/W1997272729
- https://openalex.org/W2038961236
- https://openalex.org/W2042214270
- https://openalex.org/W2047083119
- https://openalex.org/W2084561741
- https://openalex.org/W2095536323
- https://openalex.org/W2105106534
- https://openalex.org/W2109553965
- https://openalex.org/W2146206120
- https://openalex.org/W2151683128
- https://openalex.org/W2154053567
- https://openalex.org/W2188930066
- https://openalex.org/W2347003203
- https://openalex.org/W2412931548
- https://openalex.org/W2442687217
- https://openalex.org/W2500162161
- https://openalex.org/W2521222124
- https://openalex.org/W2541438770
- https://openalex.org/W2559959868
- https://openalex.org/W2617940752
- https://openalex.org/W2770474929
- https://openalex.org/W2774743973
- https://openalex.org/W2795064071
- https://openalex.org/W2797126254
- https://openalex.org/W2895757710
- https://openalex.org/W2898869500
- https://openalex.org/W2900329012
- https://openalex.org/W2914848252
- https://openalex.org/W2923896562
- https://openalex.org/W2945194997
- https://openalex.org/W2963156603
- https://openalex.org/W2967441839
- https://openalex.org/W2970322015
- https://openalex.org/W2970367351
- https://openalex.org/W2975287582
- https://openalex.org/W2994692051
- https://openalex.org/W2995477038
- https://openalex.org/W2998420978
- https://openalex.org/W3008734437
- https://openalex.org/W3012446587
- https://openalex.org/W3022502706
- https://openalex.org/W3022704604
- https://openalex.org/W3028696876
- https://openalex.org/W3043794400
- https://openalex.org/W3047849900
- https://openalex.org/W3094429645
- https://openalex.org/W3119703860
- https://openalex.org/W3119988366
- https://openalex.org/W3120044235
- https://openalex.org/W3124088661
- https://openalex.org/W3127907745
- https://openalex.org/W4211058450
- https://openalex.org/W4239510810
- https://openalex.org/W4312533084