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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.5.2016.tde-08082016-125225
Document
Auteur
Nom complet
Kallyandra Padilha
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2016
Directeur
Jury
Santos, Paulo Caleb Júnior de Lima (Président)
Moyses, Rosa Maria Affonso
Mendes, Maria Anita
Titre en portugais
Herdabilidade de fenótipos metabólicos em uma população brasileira: diabetes mellitus tipo 2 como modelo de aplicação
Mots-clés en portugais
Cromatografia gasosa
Diabetes mellitus tipo 2
Espectrometria de massas
Hereditariedade
Metabolismo
Metabolômica
Resumé en portugais
O desenvolvimento de formas comuns de diabetes ocorre a partir da interação de fatores ambientais e genéticos. Como consequências da falta de controle glicêmico nesses pacientes várias complicações são geradas. Estudos metabolômicos para diabetes mellitus tipo 2 no soro/plasma relataram mudanças em vários metabólitos, os quais podem ser considerados possíveis alvos para futuras pesquisas mecanicistas. Como o diabetes mellitus tipo 2 é uma doença que altera o perfil metabólico em vários níveis, este trabalho teve como objetivo comparar os indivíduos com diabetes mellitus tipo 2 e com indivíduos não-diabéticos. Além disso, foram explorados o design exclusivo de um estudo de base familiar para trazer uma melhor compreensão da relação causal de metabólitos identificados e o diabetes. No presente estudo, metabolômica de base populacional foi realizada em 939 amostras de soro de indivíduos participantes do Projeto Corações de Baependi. Os participantes foram separados em dois grupos: diabéticos (77 indivíduos) e não-diabéticos (862 indivíduos). Com a técnica de GC/MS, normalização e análise estatística utilizadas, foi possível identificar metabólitos diferencialmente alterados em soro de diabéticos e não-diabéticos. Foram identificados 72 metabólitos com diferentes concentrações médias em indivíduos com diabetes mellitus tipo 2, em comparação com indivíduos saudáveis. Foi possível recapitular as principais vias que são alteradas no indivíduo diabético e a identificação de metabólitos sugestivos de estarem elevados no diabetes. Os dados de hereditariedade puderam ser utilizados para uma melhor compreensão da relação causal das associações observadas e ajudar a priorizar metabólitos associados ao diabetes para trabalhos futuros
Titre en anglais
Heritability of metabolic phenotypes in a Brazilian population: type 2 diabetes mellitus as application model
Mots-clés en anglais
Chromatography gas
Diabetes mellitus type 2
Heredity
Mass spectrometry
Metabolism
Metabolomics
Resumé en anglais
The development of common forms of diabetes comes from the interaction between environmental and genetic factors, and the consequences of poor glycemic control in these patients can result in several complications. Metabolomics studies for type 2 diabetes mellitus in serum/plasma have reported changes in numerous metabolites, which might be considered possible targets for future mechanistic research. As type 2 diabetes is a disease that changes the metabolic profile in several levels, this work aimed to compare type 2 diabetes mellitus and non-diabetic participants of a family-based epidemiological study. In addition, we exploited the unique design of a family-based study to bring a better understanding of the causal relationship of identified metabolites and diabetes. In the current study, population based metabolomics was applied in 939 participants of "the Baependi Heart Study". Participants were separated into two groups: diabetic (77 individuals) and non-diabetic (862 individuals). By GC/MS technique, normalization and statistical analysis, it was possible to identify differentially concentrated metabolites in serum of diabetics and non-diabetics. 72 metabolites were identified as up regulated in type 2 diabetes mellitus subjects compared to non-diabetic individuals. It was possible to recapitulate the main pathways that are changed in the diabetic subject and the identification of metabolites suggestive of being upstream of diabetes. Heritability data was used to derive a better understanding of the causal relationship of the observed associations and help to prioritize diabetes-associated metabolites for further work
 
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KallyandraPadilha.pdf (2.14 Mbytes)
Date de Publication
2016-08-08
 
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