Post-Ebola sindromi (Post-Ebola Syndrome, PES), o‘tkir Ebola virusi kasalligi (Ebola Virus Disease, EVD) tugaganidan keyin ayrim omon qolganlarda davom etadigan yoki keyinchalik namoyon bo‘ladigan tayanch-harakat, gastrointestinal, kardiopulmonar, nevrologik va umumiy tizimli asoratlar majmuasidan iborat geterogen klinik holatdir. Ushbu tadqiqot Sierra Leone dagi EVD omon qolganlar kohortidan olingan plazma namunalarida nishonsiz suyuqlik xromatografiyasi–tandem mass-spektrometriya (LC-MS/MS) metabolomik tahlilidan foydalanib, PES bo‘lgan omon qolganlarning metabolik profili simptomsiz EVD omon qolganlaridan farq qiladimi-yo‘qmi, shuni o‘rganadi. Asosiy taqqoslashda PES bo‘lgan 37 omon qolgan va simptomsiz 20 EVD omon qolgani baholangan; bundan tashqari, 20 simptomsiz uy xo‘jaligi kontakti ham taqqoslash maqsadida tadqiqotga kiritilgan.

Jami 544 metabolit aniqlangan va PES bo‘lgan omon qolganlar simptomsiz EVD omon qolganlari bilan taqqoslanganda 34 metabolit manbada belgilangan differensial o‘zgarish mezonlariga javob bergani ko‘rilgan. Ularning 26 tasi pastroq, 8 tasi yuqoriroq darajada topilgan. O‘zgarishlar ayniqsa trikarboksilik kislota sikli (TCA sikli), aminokislota metabolizmi, nukleotid metabolizmi va qisqa zanjirli yog‘ kislotalari (Short-Chain Fatty Acid, SCFA) metabolizmida jamlangan. Manba pathway tahlilida glikoliz, piruvat metabolizmi va turli aminokislota metabolizmi yo‘llarida ham sezilarli farqlarni bildiradi.

Tadqiqotning biomarker tahlilida Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) va Random Forest (RF) modellarining ikkalasi ham bir xil 10 metabolitni eng muhim nomzodlar qatoriga tanlagan. Ushbu metabolitlar alohida ichki validatsiya guruhida qayta sinovdan o‘tkazilgan va har ikki model uchun ROC egri chizig‘i ostidagi maydon (AUC) 0,8 dan yuqori ekani bildirilgan. Manba Figure 5 da validatsiya PLS-DA modeli uchun AUC 0,881, Random Forest modeli uchun AUC 0,91 ni ko‘rsatadi; biroq ayniqsa PLS-DA uchun ishonch oralig‘ining kengligi va validatsiya guruhining atigi 18 kishidan iboratligi bu natijalarni klinik qo‘llashga tayyor diagnostik test sifatida talqin qilmaslik kerakligini ko‘rsatadi.

Tadqiqotning eng muhim talqin chegarasi shuki: metabolitlar plazmada o‘lchangan. Tadqiqotchilar TCA sikli, SCFA metabolizmi va boshqa yo‘llar immun buzilish va CD8+ T-hujayra funksiyasi bilan bog‘liq bo‘lishi mumkinligini muhokama qiladilar; ammo mavjud tadqiqot hujayra ichki metabolik oqimni, T-hujayra metabolizmini yoki mikrobiomni bevosita o‘lchamagan. Shu sababli tadqiqot metabolik farqlarni ko‘rsatadi, ularning PES ga sabab bo‘lishini isbotlamaydi.

Tadqiqotning asosiy muammosi

Ebola virusi kasalligidan omon qolganlarning bir qismi o‘tkir infeksiya tugaganidan ancha vaqt o‘tgach ham turli klinik muammolarni boshdan kechirishi mumkin. Manba bu holatni post-Ebola sindromi deb ataydi va tayanch-harakat tizimi, kardiopulmonar tizim, nevrologik belgilar, gastrointestinal muammolar hamda bosh og‘rig‘i va charchoq kabi strukturaviy bo‘lmagan umumiy belgilarni shu asoratlar qatorida sanaydi.

Asosiy ilmiy muammo ayrim EVD omon qolganlarida PES rivojlanib, boshqalarida aniq asoratlar nega kuzatilmasligi yetarli tushuntirilmaganidir. Tadqiqotchilar o‘tkir EVD davrida metabolik o‘zgarishlar avval kuzatilganini, ammo PES kontekstida doimiy metabolik o‘zgarishlar tizimli ravishda o‘rganilmaganini bildiradilar.

Shu bo‘shliqdan kelib chiqib, tadqiqot gipotezasi PES bo‘lgan EVD omon qolganlari simptomsiz EVD omon qolganlaridan ajratib bo‘ladigan o‘ziga xos metabolik profilga ega bo‘lishi dan iborat. Ikkinchi maqsad esa shu farqli profilda kelajakda biomarker sifatida o‘rganilishi mumkin bo‘lgan metabolitlarni aniqlashdir.

Post-Ebola Sindromi Nima?

Post-Ebola sindromi o‘tkir Ebola virusi kasalligidan tuzalgan ayrim odamlarda kasallikdan keyin davom etadigan yoki kuzatuv davrida paydo bo‘ladigan geterogen klinik asoratlar majmuasidir; ushbu tadqiqotda ayniqsa tayanch-harakat/gastrointestinal va kardiopulmonar asoratlar metabolomik taqqoslash markaziga olingan. Tadqiqot PES bitta belgi yoki bitta a’zo kasalligi deb faraz qilmaydi va barcha EVD omon qolganlarida rivojlanadi deb ham aytmaydi.

Tadqiqotda PES guruhi qanday ta’riflandi?

Tadqiqotning PES namunalari avval aniqlangan omon qolganlar guruhlaridan tanlangan. Jami PES bo‘lgan 37 omon qolganning 18 tasi tayanch-harakat/gastrointestinal (MSK/GI), 19 tasi kardiopulmonar (CP) asoratlar guruhidadir.

MSK/GI guruhida fizik ko‘rikda bo‘g‘im harakat hajmining kamayishi, qo‘l-oyoqlarda shish yoki effuziya, palpatsiyada bo‘g‘im og‘riqliligi va palpatsiyada qorin og‘riqliligi kabi belgilar hisobga olingan. Tadqiqotchilar tez-tez MSK/GI asorati ko‘rsatgan shaxslarni namunaga kiritishda ustuvor qilganlar. Biroq metabolomik tahlilda har bir ishtirokchi uchun faqat bitta vaqt nuqtasiga tegishli namuna ishlatilgan.

Kardiopulmonar guruhga ko‘krak og‘rig‘i, yurak urishining sezilishi, nafas qisishi yoki yo‘tal kabi simptomlar, shuningdek yurak tovushlarining yo‘qligi, shovqin/rub/gallop, g‘ayritabiiy yurak tezligi, notekis ritm, pastki oyoqlarda shish, zaif distal pulslar va o‘pka auskultatsiyasida wheeze, rale yoki rhonchi kabi belgilar kiritilgan.

Simptomsiz EVD omon qolganlari avvalgi tadqiqotda qo‘llangan principal components analysis (PCA) klasterlashiga ko‘ra simptomsiz deb qabul qilingan va Ebola glikoproteiniga qarshi IgG musbatligi bo‘lgan shaxslardan iborat. Uy xo‘jaligi kontaktlari esa simptomsiz va GP IgG manfiy shaxslardir.

Uy xo‘jaligi kontaktlari nega ishlatildi?

Uy xo‘jaligi kontaktlarining EVD omon qolganlariga o‘xshash hududiy va demografik fonga ega bo‘lishi ko‘zlangan. Tanlashda yosh, jins va namuna yig‘ish sanasi kabi xususiyatlar hisobga olingan. Ayrim kontaktlar tadqiqotdagi omon qolganlar bilan bir uy xo‘jaligidan, boshqalari esa turli uy xo‘jaliklaridan kelgan.

Bu guruh muhim qo‘shimcha taqqoslashni beradi; chunki faqat PES bo‘lgan va simptomsiz EVD omon qolganlarini taqqoslash har ikkala guruh ham boshdan kechirgan EVD ga bog‘liq umumiy metabolik o‘zgarishlarga ega bo‘lishi mumkinligi ehtimolini to‘liq ajrata olmaydi.

Muhim manfiy natija: PES bilan uy xo‘jaligi kontaktlari o‘rtasida nima topildi?

PES bo‘lgan omon qolganlar bilan simptomsiz uy xo‘jaligi kontaktlari taqqoslanganda univariate tahlilda statistik jihatdan sezilarli farq qiluvchi metabolit aniqlanmagan. Mualliflar buning kichik namuna bilan bog‘liq bo‘lishi mumkinligini, ayrim metabolitlarda o‘xshash tendensiyalar borligini, ammo statistik ahamiyatga yetmaganini bildiradilar. Shuningdek, simptomsiz EVD omon qolganlarining o‘ziga xos metabolik o‘zgarishlarga ega bo‘lishi PES bo‘lgan va simptomsiz omon qolganlar o‘rtasidagi farq shakllanishiga hissa qo‘shishi mumkinligini muhokama qiladilar.

Bu natija biomarker talqinida muhim: tadqiqot aniqlangan metabolik profil PES ni boshqa barcha odamlardan yoki barcha sog‘lom nazoratlardan aniq ajratishini ko‘rsatmaydi.

Nishonsiz Metabolomika va LC-MS/MS Ushbu Tadqiqotda Nima Qiladi?

Nishonsiz metabolomika oldindan faqat bir necha ma’lum molekulaga e’tibor qaratish o‘rniga namunada o‘lchanishi mumkin bo‘lgan ko‘plab kichik molekulalarni keng qamrovda skanerlashga intiladigan tahlil yondashuvidir; ushbu tadqiqotda plazma namunalari LC-MS/MS bilan tahlil qilinib, yuzlab metabolitlarning nisbiy signal intensivliklari taqqoslangan. Usul metabolik profilni keng miqyosda ko‘rishga imkon beradi, ammo o‘z-o‘zicha metabolik oqim tezligini yoki hujayra ichidagi sababiy mexanizmni bevosita o‘lchamaydi.

LC-MS/MS nimani anglatadi?

LC-MS/MS, Liquid Chromatography–Tandem Mass Spectrometry, ya’ni suyuqlik xromatografiyasi–tandem mass-spektrometriya degan ma’noni anglatadi. Suyuqlik xromatografiyasi murakkab namunadagi birikmalarni fizik-kimyoviy xususiyatlariga ko‘ra vaqt davomida ajratishga yordam beradi. Mass-spektrometr esa ionlashtirilgan molekulalarni massa/zaryad nisbatlari orqali aniqlaydi. Tandem MS bosqichi tanlangan ionlarning parchalanish shakllaridan qo‘shimcha identifikatsiya ma’lumotini olishga yordam beradi.

Ushbu tadqiqotda usul plazma metabolitlarini keng qamrovda aniqlash va guruhlar o‘rtasida taqqoslash uchun qo‘llangan. Manba qurilmaning aniq LC yoki mass-spectrometer modelini bildirmaydi; shu sababli model nomi uydirilmagan.

Plazma namunalari qachon yig‘ilgan?

Plazma namunalari Mart 2016 bilan Aprel 2019 oralig‘ida yig‘ilgan. Klinik ma’lumotlarni plazma yig‘ish sanasiga imkon qadar yaqin vaqtda olish maqsad qilingan. Qon venipunktur orqali olingan, plazma standart usullar bilan tayyorlangan.

Metabolit ekstraksiyasi va miqdoriy baholash

Nishonsiz metabolomik tahlil Gigantest Inc. tomonidan bajarilgan. Ekstraksiyada sovuq asetonitril va formik kislota ishlatilgan. Metabolit identifikatsiyasida ichki ma’lumotlar bazalaridan, miqdoriy baholashda esa ayni sharoitlarda qayd etilgan tasdiqlangan tashqi standartlar bilan birga XCalibur dasturidan foydalanilgan.

Yetishmayotgan qiymatlar qanday qayta ishlangan?

Xom ma’lumotlar to‘plamidagi 2.762 qiymat, umumiy o‘lchovlarning %8,9 qismi, yetishmayotgan deb bildirilgan. Tadqiqotchilar har bir yetishmayotgan qiymatni tegishli o‘zgaruvchida kuzatilgan eng kichik musbat qiymatning 1/5 qismi bilan almashtirganlar.

Bu jarayon tahlil dasturining yetishmayotgan kataklar bilan ishlashiga yo‘l qo‘ymaslik uchun qo‘llangan imputatsiya usulidir. Ammo imputatsiya haqiqiy o‘lchangan metabolit konsentratsiyasini yaratmaydi; yetishmagan kuzatuv o‘rniga hisoblashda ishlatiladigan past vakil qiymatni qo‘yadi. Shu sababli 1/5 qiymati biologik jihatdan “haqiqiy konsentratsiya” deb qabul qilinmasligi kerak.

RSD filtri nima qildi?

Manba nisbiy standart og‘ishni standard deviation / mean ya’ni standart og‘ishning o‘rtachaga nisbati sifatida ta’riflaydi va nisbiy standart og‘ishi %25 dan yuqori bo‘lgan o‘zgaruvchilarni chiqaradi. Bu filtr yuqori o‘zgaruvchanlik ko‘rsatadigan o‘zgaruvchilarni tahlildan olib tashlash uchun qo‘llangan.

IQR filtri nega ishlatildi?

Interquartile Range (IQR), o‘zgaruvchining o‘rta %50 qismidagi tarqalishni ko‘rsatadigan o‘lchovdir. Manba past IQR dumida joylashgan va deyarli o‘zgarmas qiymatlarga ega o‘zgaruvchilarni kamaytirish maqsadida o‘zgaruvchilarning %25 qismini IQR filtri bilan chiqargan.

Buning mantiqi shuki: shaxslar orasida deyarli o‘zgarmaydigan metabolit tasniflash yoki guruhlarni ajratish uchun cheklangan ma’lumot beradi. Biroq bu jarayon natijalarga ta’sir qilishi mumkin bo‘lgan ma’lumotlarni oldindan qayta ishlash tanlovidir va manbada ochiq bildirilgan.

Median normalizatsiyasi va log10 o‘zgartirish

Ma’lumotlar medianaga ko‘ra normalizatsiya qilingan va keyin 10 asosli logarifmik o‘zgartirishga uchratilgan. Median normalizatsiyasi namunalar o‘rtasidagi umumiy intensivlik miqyosidagi farqlarni kamaytirishga qaratilgan. Logarifmik o‘zgartirish esa juda keng sonli diapazonga ega metabolit intensivliklarini siqilganroq miqyosda ifodalaydi va juda yuqori qiymatlarning tahlilga ortiqcha ustunlik qilishini kamaytirishi mumkin.

Bu o‘zgartirishlardan keyin ishlatilgan sonlar qurilmaning xom signalining o‘zgarmagan holati emas. Manba Figure 1 issiqlik xaritasidagi qiymatlar shu normalizatsiya va log o‘zgartirishdan keyingi taqqoslash tuzilmasiga tegishli.

Fold change nimani ko‘rsatadi?

Fold change (FC), ikki guruh o‘rtasidagi nisbiy o‘zgarish kattaligini ifodalaydi. Manba differensial metabolitlarni aniqlashda FC > 2,0 va Benjamini–Hochberg usuli bilan tuzatilgan FDR < 0,05 shartlarini birgalikda qo‘llaydi. Manba volcano plot da o‘zgarish yo‘nalishini log₂(FC) o‘qida ko‘rsatadi.

Ikki baravar o‘zgarish kattaligi log₂ miqyosida 1 birlik kattalikka to‘g‘ri keladi; kamayish yo‘nalishida ishora manfiydir. Bu matematik o‘zgartirish yangi tadqiqot natijasi emas, volcano plot o‘qini qanday o‘qishni tushuntiradigan asosiy bog‘lanishdir.

P-qiymat bilan FDR nega bir xil narsa emas?

Tadqiqotda yuzlab metabolit bir vaqtda sinovdan o‘tkazilgani uchun faqat xom p-qiymatga qarash noto‘g‘ri musbat natijalarning ko‘payishiga olib kelishi mumkin. Tadqiqotchilar shu sababli Benjamini–Hochberg (BH) usuli bilan False Discovery Rate (FDR) tuzatishini qo‘llaganlar.

FDR ko‘p sonli testlar orasida statistik jihatdan ahamiyatli deb qabul qilingan natijalar ichidagi kutiladigan noto‘g‘ri topilmalar ulushini nazorat qilishga qaratilgan. Manba metabolitlarni ahamiyatli deb qabul qilish uchun tuzatilgan p-qiymat, ya’ni FDR qiymati 0,05 dan past bo‘lishini talab qilgan.

544 metabolitdan 34 tasi qanday ajratildi?

Nishonsiz LC-MS/MS tahlilida jami 544 metabolit aniqlangan. PES bo‘lgan EVD omon qolganlari bilan simptomsiz EVD omon qolganlari o‘rtasidagi univariate taqqoslashda manba mezonlariga javob bergan 34 metabolit topilgan. Ularning 26 tasi PES guruhida pastroq, 8 tasi yuqoriroq darajada.

Manba Figure 1 ning ilmiy xabari

Manba PDF ning 12. sahifasidagi Figure 1A PES va simptomsiz omon qolganlar orasida farqli bo‘lgan metabolitlarning namunalar bo‘yicha intensivlik naqshlarini issiqlik xaritasida ko‘rsatadi. Qizil ranglar yuqoriroq, ko‘k ranglar pastroq normalizatsiya qilingan pik intensivliklarini ifodalaydi. Figure 1B dagi volcano plot esa o‘zgarish kattaligini log₂(FC) o‘qida, statistik dalilni esa −log₁₀(p-qiymat) o‘qida birgalikda ko‘rsatadi.

Bu grafiklarning asosiy xabari bitta metabolit barcha PES holatlarini mukammal ajratishi emas; ko‘plab metabolitlar birgalikda farqli metabolik naqsh hosil qilishidir. Xom namuna-nuqta ma’lumotlari asosiy PDF da alohida jadval sifatida berilmagani uchun Verianla bu grafiklarni taxminiy koordinatalar bilan qayta chizmagan.

MSK/GI va kardiopulmonar PES guruhlari bir-biridan ajratildimi?

Yo‘q. MSK/GI asoratlari bo‘lgan 18 kishi bilan kardiopulmonar asoratlari bo‘lgan 19 kishi taqqoslanganda statistik jihatdan ahamiyatli farq qiluvchi metabolit topilmagan. Bu mavjud namunada ikki klinik PES kichik guruhining metabolomik jihatdan bir-biridan aniq ajralganiga dalil yo‘qligini anglatadi.

Biroq “farq topilmadi” degani ikki guruh metabolik jihatdan mutlaqo bir xil degani emas. Kichik namuna statistik farqni aniqlash quvvatini cheklashi mumkin.

Yosh, jins va BMI natijani tushuntiradimi?

Manba logistic regression tahlilida yosh, jins, tana massasi indeksi (BMI) va namuna yig‘ish sanasi PES yoki simptomsiz EVD omon qolgan guruhi a’zoligini statistik jihatdan ahamiyatli tarzda bashorat qilmaganini bildiradi.

Spearman korrelyatsiya tahlilida ham PES guruhida BMI, yosh va jins bilan metabolitlar o‘rtasida ahamiyatli korrelyatsiya topilmagan. Biroq BMI bilan yosh o‘rtasida ahamiyatli musbat korrelyatsiya bildirilgan.

Spearman korrelyatsiyasi nimani o‘lchaydi?

Spearman tartib korrelyatsiyasi, ikki o‘zgaruvchi o‘rtasidagi monoton munosabatning yo‘nalishi va kuchini tartiblar orqali baholaydi. Korrelyatsiya koeffitsienti musbat bo‘lsa o‘zgaruvchilar odatda birga ortishga, manfiy bo‘lsa biri ortganda ikkinchisi kamayishga moyil bo‘ladi.

Manba PES guruhida TCA sikli metabolitlari bilan aminokislota, yog‘ kislota va nukleotid metabolizmiga oid turli metabolitlar o‘rtasida ahamiyatli bog‘lanishlarni topgan. Faqat FDR < 0,05 bo‘lgan korrelyatsiyalar tarmoq tahliliga kiritilgan.

Manba PDF ning 13. sahifasidagi korrelyatsiya issiqlik xaritasida musbat bog‘lanishlar qizil, manfiy bog‘lanishlar ko‘k rangda ko‘rsatiladi. 14. sahifadagi tarmoq tasvirida tugun kattaligi metabolitning bog‘lanishlar soni bilan, chiziq qalinligi korrelyatsiya p-qiymati bilan bog‘langan; chiziq rangi munosabatning musbat yoki manfiy yo‘nalishini ko‘rsatgan. Aniq Spearman rho qiymatlari Supplementary Table 4 ga qoldirilgan va yuklangan asosiy PDF da bu qo‘shimcha jadval mavjud emas.

TCA sikli nega muhim?

Trikarboksilik kislota sikli (TCA cycle; sitrik kislota sikli yoki Krebs sikli), hujayra energiya metabolizmining markaziy biokimyoviy yo‘llaridan biridir. Uglerod tutuvchi oraliq mahsulotlar shu sikl orqali qayta ishlanadi va hujayra energiya ishlab chiqarishiga bog‘liq qaytarilgan kofaktorlar hosil bo‘lishiga hissa qo‘shadi.

Tadqiqotda malat, suksinat va boshqa TCA bilan bog‘liq metabolitlar PES bilan simptomsiz omon qolganlar o‘rtasida o‘zgargani ko‘rilgan. Biroq tahlil plazmadagi metabolit darajalariga asoslanadi. Shu sababli natijalar mitoxondriyadagi TCA oqim tezligi bevosita o‘lchanganini anglatmaydi.

Manba “downregulated metabolism” iborasidan foydalanadi. Metodologik jihatdan torroq talqin — tegishli yo‘l bilan bog‘liq o‘lchangan metabolitlarning muhim qismi PES guruhida pastroq darajada bo‘lganidir. Tadqiqot izotop kuzatuvi yoki bevosita metabolik flux o‘lchovini bajarmagan.

Aminokislota metabolizmidagi o‘zgarishlar

Pathway tahlilidagi eng ta’sirli farqlarning muhim qismi aminokislota metabolizmiga tegishli. Manba ayniqsa taurin va gipotaurin, tirozin, sistein va metionin metabolizmini ajratib ko‘rsatadi. Histidin, beta-alanin va alanin/aspartat/glutamat metabolizmi kabi yo‘llar ham manba Figure 4 da ko‘rsatilgan.

Mualliflar bu natijalarni surunkali virus infeksiyalarida bildirilgan immunometabolik o‘zgarishlar bilan taqqoslaydilar. Ammo ushbu tadqiqotning o‘zi bu metabolik farqlar T-hujayra funksiyasi buzilishiga sabab bo‘lishini ko‘rsatmaydi.

Nukleotid metabolizmi

Nukleotidlar DNA va RNA ning qurilish qismlari bo‘lish bilan birga energiya uzatish va hujayra signalizatsiyasi kabi boshqa biokimyoviy vazifalarda ham rol o‘ynaydi. Manba PES guruhida nukleotid metabolizmiga bog‘liq metabolitlarda ahamiyatli o‘zgarishlarni bildiradi.

Bu o‘zgarishlarning qaysi hujayra turidan kelib chiqishini mavjud plazma metabolomik dizaynidan aniqlab bo‘lmaydi. Qon plazmasi ko‘plab to‘qima va hujayralardan keladigan molekulalarning birlashgan namunasini aks ettiradi.

SCFA nima va tadqiqotda nima topildi?

Qisqa zanjirli yog‘ kislotalari (Short-Chain Fatty Acids, SCFA), manbada ayniqsa asetat va propanoat orqali muhokama qilinadigan kichik organik kislotalardir. PES guruhida asetat oshgan, propanoat kamaygan deb xabar qilingan.

Mualliflar bu o‘zgarish ichak mikrobiotasidagi buzilish bilan bog‘liq bo‘lishi mumkinligini muhokama qiladilar. Bu fikr Long COVID tadqiqotlarida SCFA ishlab chiqaruvchi simbiotik mikroorganizmlarning kamayishi haqidagi avvalgi natijalar va SCFA lar immun javobga ta’sir qilishi mumkinligi bilan qo‘llab-quvvatlanadi.

Ammo ushbu tadqiqotda najas mikrobiomi, ichak bakterial tarkibi yoki mikrob genlari o‘lchanmagan. Shu sababli “PES da mikrobiom buzilishi isbotlandi” degan xulosaga kelib bo‘lmaydi. Manba buni mumkin bo‘lgan izoh sifatida muhokama qiladi.

CD8+ T hujayralari bilan bog‘lanish qanchalik kuchli?

CD8+ T hujayralari virus yuqtirgan hujayralarni tanish va yo‘q qilishda rol o‘ynaydigan adaptiv immun hujayralardir. Tadqiqotchilar avvalgi PES tadqiqotlarida EBOV ga xos CD8+ T-hujayra javoblari o‘rganilganini va PES bo‘lgan shaxslarda bu javob tez-tez kuzatilishi mumkinligini bildiradilar.

Manba shuningdek surunkali infeksiyalarda mitoxondri va TCA funksiyasi buzilishi T-hujayra charchashi bilan bog‘liq ekanini bildirgan avvalgi tadqiqotlar bilan o‘z metabolomik natijalari o‘rtasida biologik bog‘lanish bo‘lishi mumkinligini muhokama qiladi.

Biroq tadqiqotchilar o‘z cheklovlarini aniq ko‘rsatadilar: mavjud natijalar plazmadan olingan va ularni bevosita hujayra darajasiga bog‘lab bo‘lmaydi. T-hujayra funksiyasi va immunometabolizm alohida o‘rganilishi kerak.

Pathway tahlili nima qildi?

MetaboAnalyst 6.0 yordamida bajarilgan pathway tahlilida bir yo‘lni tadqiqotga kiritish uchun impact score > 0,2 va FDR < 0,05 shartlari ishlatilgan. Manba Figure 4 ta’sir balliga ko‘ra ahamiyatli yo‘llarni ko‘rsatadi.

Asosan pastroq metabolit profili ko‘rsatgan yo‘llar orasida aminokislota metabolizmi, nukleotid metabolizmi, TCA sikli, glikoliz va piruvat metabolizmi mavjud.

Manba kamroq sonli yo‘llar yuqoriroq metabolit darajalari yoki aralash yo‘nalishdagi o‘zgarishlar bilan bog‘liq ekanini bildiradi. Statistik jihatdan yuqoriroq metabolizm profili bilan bog‘langan yo‘llar orasida kraxmal va saxaroza metabolizmi, triptofan metabolizmi, arginin va prolin metabolizmi, nikotinat va nikotinamid metabolizmi hamda pentoza va glukuronat o‘zgarishlari bor.

Pathway tahlili yo‘lning barcha fermentlari tezligini bevosita o‘lchamaydi. Bu yerda yo‘l nomlari o‘lchangan metabolitlar qaysi biokimyoviy tarmoqlarda to‘planishi va o‘zgarishlar qayerlarda jamlanishini umumlashtiradi.

PCA bilan PLS-DA o‘rtasidagi farq

Principal Components Analysis (PCA), ma’lumotdagi asosiy variatsiya yo‘nalishlarini guruh yorliqlaridan foydalanmasdan umumlashtiradigan nazoratsiz o‘lcham kamaytirish usulidir. Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) esa ma’lum sinf yorliqlaridan foydalanib guruhlarni ajratuvchi komponentlar yaratishga urinadigan nazoratli usuldir.

Manba PCA ham, PLS-DA ham PES va simptomsiz EVD omon qolganlarini metabolik profilga ko‘ra ajratganini bildiradi. PLS-DA nazoratli bo‘lgani uchun ajratish samaradorligini baholashda validatsiya va overfitting xavfiga alohida e’tibor berish kerak; shu sababli tadqiqot keyingi biomarker bosqichida alohida discovery va validation to‘plamlaridan foydalangan.

Figure 3 dagi PLS-DA qiymatlari nimani anglatadi?

Manba Figure 3 da eng yuqori aniqlikka ega PLS-DA modeli ikki komponentdan foydalangani va accuracy=0,86, R²=0,66 va Q²=0,45 qiymatlari xabar qilinganini ko‘rsatadi.

Accuracy, tasniflashning umumiy to‘g‘ri qarorlar ulushini ifodalaydi. R², modelning trening ma’lumotidagi tushuntirilgan tuzilma bilan bog‘liq moslik o‘lchovidir. Q² esa PLS asosidagi modellarda cross-validation bilan bog‘liq bashorat qobiliyati haqida ma’lumot beradi. Bu metrikalarning hech biri o‘z-o‘zicha klinik foydalanish mumkinligini isbotlamaydi.

Manba Figure 3 da ikki guruhning zichlik hududlari asosan turli markazlarga ega bo‘lsa-da, to‘liq ajralmagan; tasvirda ustma-ust tushadigan joylar ham bor. Shu sababli grafikni “PES va simptomsiz shaxslar mukammal ajratildi” deb talqin qilish to‘g‘ri emas.

ROC Egri Chizig‘i va AUC Natijalarini Qanday Talqin Qilish Kerak?

ROC egri chizig‘i klassifikatorning turli qaror chegaralarida sezgirlik bilan noto‘g‘ri musbatlar ulushi o‘rtasidagi o‘zgarishni ko‘rsatadi; AUC esa egri ostidagi maydonni bitta son bilan umumlashtiradi. Ushbu tadqiqot validatsiya guruhida Figure 5 PLS-DA uchun AUC=0,881 va Random Forest uchun AUC=0,91 ni ko‘rsatadi; biroq ular faqat shu tadqiqotdan ajratilgan 18 kishilik ichki validatsiya guruhi natijalaridir va mustaqil klinik diagnostik validatsiya emas.

Biomarker modeli qanday tuzilgan?

Asosiy EVD omon qolganlar namunasi 57 kishidan iborat: 37 PES va 20 simptomsiz omon qolgan. Tadqiqotchilar bu guruhning taxminan uchdan ikki qismiga to‘g‘ri keladigan 39 kishini discovery kohortiga tasodifiy ajratgan, qolgan 18 kishini validation kohorti sifatida ishlatgan.

Har ikki to‘plamda PES va simptomsiz omon qolganlarning mutanosib taqsimoti saqlanishi ko‘zlangan.

Monte-Carlo cross-validation nima?

Discovery modellari ustida 100 Monte-Carlo cross-validation (MCCV) ishlatilgan. Bu yondashuvda ma’lumotlar takror-takror kichik trening va baholash bo‘limlariga ajratilib, model samaradorligi bitta tasodifiy bo‘linishga haddan tashqari bog‘liqmi-yo‘qmi baholashga harakat qilinadi.

Biroq bu yerda ishlatilgan 18 kishilik validation guruhi ham ayni umumiy kohortdan tasodifiy ajratilgan. Shu sababli validatsiya tashqi markazdan kelgan mustaqil external validation kohorti emas.

Random Forest nima?

Random Forest (RF), ko‘plab qaror daraxtlari tuziladigan va daraxtlar natijalari birgalikda ishlatiladigan nazoratli mashina o‘rganishi usulidir. Turli daraxtlarning turli namuna va xususiyat kichik to‘plamlarida tuzilishi bitta qaror daraxtining trening ma’lumotiga haddan tashqari moslashish xavfini kamaytirishga qaratilgan.

Ushbu tadqiqotda RF metabolitlarning PES bilan simptomsiz EVD omon qolganini ajratishga qo‘shgan hissasini baholash va nomzod biomarkerlarni tanlash uchun ishlatilgan ikki modeldan biridir.

PLS-DA biomarker tahlilida nima qildi?

PLS-DA ayni tasniflash muammosini boshqa matematik yondashuv bilan hal qiladi. Tadqiqotchilar PLS-DA komponentlaridagi metabolit ahamiyatini baholash uchun Variable Importance in Projection (VIP) ballarini hisoblagan va 1 hamda 2 komponentlarda eng muhim 15 metabolitni tekshirgan.

Har ikki model tanlagan bir xil 10 metabolit

Bir xil 10 metabolit PLS-DA ham, Random Forest modelida ham ajralib turishi ikki xil model oilasi o‘xshash o‘zgaruvchilarni muhim deb topgani nuqtai nazaridan tadqiqotchilar tomonidan qo‘llab-quvvatlovchi natija sifatida baholanadi. Bundan tashqari, ushbu 10 metabolitning barchasi asosiy univariate PES–simptomsiz omon qolgan taqqoslashida ham ahamiyatli topilgan.

Ammo “ikki model bir xil metabolitlarni tanladi” degan ibora bu metabolitlar kasallikning biologik sababi ekanini yoki klinik tashxisda yakka o‘zi ishlatilishi mumkinligini ko‘rsatmaydi.

Validatsiya natijalari

AUC 0,91 “%91 to‘g‘ri tashxis” deganimi?

Yo‘q. AUC bilan accuracy bir xil metrika emas. AUC modelning turli tasniflash chegaralari bo‘yicha musbat va manfiy sinflarni tartiblash qobiliyatini umumlashtiradi. Accuracy esa tanlangan qaror mantig‘i ostida to‘g‘ri tasniflangan namunalar ulushidir.

Shu sababli RF uchun AUC 0,91 bo‘lib, validation accuracy qiymati 0,796 bo‘lishi qarama-qarshilik emas. Ikki son turli xususiyatlarni o‘lchaydi.

Ishonch oraliqlari nega muhim?

Figure 5 da PLS-DA AUC uchun %95 ishonch oralig‘i 0,54–1,00, RF uchun 0,75–1,00 deb ko‘rsatilgan. Ayniqsa PLS-DA oralig‘ining kengligi kichik validation namunasida AUC bahosida sezilarli noaniqlik borligini ko‘rsatadi.

Shu sababli nuqtaviy baholar kuchli ko‘rinsa ham, model samaradorligi yangi va katta mustaqil populyatsiyalarda ayni darajada qoladi deb faraz qilib bo‘lmaydi.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

Tadqiqot dizayni

Plazma namunalari Sierra Leone dagi davom etayotgan EVD omon qolganlari va uy xo‘jaligi kontaktlari kohortidan olingan convenience sample, ya’ni mavjud va mos namunalardan tuzilgan qulay namuna xususiyatiga ega. Tadqiqot yangi aralashuv qo‘llamagan, avval yig‘ilgan kohort namunalarining metabolomik profilini taqqoslagan.

Bu dizayn randomizatsiyalangan klinik sinov emas. Aniqlangan metabolik farqlar bilan PES o‘rtasida bog‘lanish ko‘rsatilishi mumkin; metabolik farq PES ga sabab bo‘lgani yoki PES shu metabolik farqni keltirib chiqargani yo‘nalishi o‘z-o‘zicha aniqlanmaydi.

Namuna yig‘ish va laboratoriya jarayoni

1. Plazma namunalari Mart 2016–Aprel 2019 davrida yig‘ilgan.
2. Klinik ma’lumotlar plazma namunasi yig‘ilgan sanaga imkon qadar yaqin olingan.
3. Qon venipunktur orqali olingan va plazma standart usullar bilan tayyorlangan.
4. Nishonsiz LC-MS/MS metabolomik tahlili Gigantest Inc. tomonidan bajarilgan.
5. Ekstraksiyada sovuq asetonitril va formik kislota ishlatilgan.
6. Metabolitlar ichki ma’lumotlar bazalari yordamida aniqlangan.
7. XCalibur dasturi va ayni sharoitlarda o‘lchangan tasdiqlangan tashqi standartlar miqdoriy baholash uchun ishlatilgan.

Ma’lumotlarni oldindan qayta ishlash

• Tahlilga pik intensivliklari kiritilgan.
• 2.762 yetishmayotgan qiymat (%8,9), tegishli o‘zgaruvchining minimum musbat qiymatining 1/5 qismi bilan almashtirilgan.
• RSD qiymati %25 dan yuqori bo‘lgan o‘zgaruvchilar filtrlangan.
• Past IQR dumidagi deyarli o‘zgarmas o‘zgaruvchilarni kamaytirish uchun o‘zgaruvchilarning %25 qismi chiqarilgan.
• Ma’lumotlar medianaga normalizatsiya qilingan.
• 10 asosli logarifmik o‘zgartirish qo‘llangan.

Ishlatilgan dasturlar

Univariate tahlil

Ikki guruh o‘rtasidagi metabolit farqlari Student's t-test bilan baholangan. Manba ahamiyatli differensial metabolit mezonini FC > 2,0 va Benjamini–Hochberg FDR < 0,05 deb belgilaydi.

Natija: 544 metabolitning 34 tasi ushbu taqqoslashda farqli; 26 tasi PES da pastroq, 8 tasi yuqoriroq.

Demografik logistic regression

Yosh, jins, BMI va namuna yig‘ish sanasi PES yoki simptomsiz omon qolgan guruhida bo‘lishni bashorat qiladimi-yo‘qmi logistic regression bilan baholangan. Bu o‘zgaruvchilarning hech biri manbada ahamiyatli PES bashoratchisi sifatida topilmagan.

Spearman korrelyatsiyasi va tarmoq tahlili

PES guruhidagi metabolitlar bilan demografik xususiyatlar o‘rtasida Spearman korrelyatsiyasi hisoblangan. TCA sikli, aminokislota, yog‘ kislota va nukleotid metabolizmiga bog‘liq ko‘plab ahamiyatli metabolit korrelyatsiyalari aniqlangan.

TCA metabolitlarining ahamiyatli bog‘lanishlari Cytoscape bilan tarmoq shaklida ko‘rsatilgan. Manba faqat FDR < 0,05 bo‘lgan korrelyatsiyalarni tarmoqqa kiritgan.

PCA va PLS-DA

PCA va PLS-DA metabolik profil asosida PES va simptomsiz omon qolgan guruhlar o‘rtasida ajralishni ko‘rsatgan. Figure 3 dagi ikki komponentli PLS-DA modelining accuracy qiymati 0,86, R² qiymati 0,66 va Q² qiymati 0,45.

PLS-DA da 1 va 2 komponentlar uchun muhim metabolitlar orasida TCA sikli, SCFA metabolizmi va glyukoza bilan bog‘liq metabolitlar mavjud.

Pathway tahlilining asosiy natijalari

Biomarker modellashtirish

PLS-DA va Random Forest modellari 39 kishilik discovery guruhida ishlab chiqilgan va 100 MCCV ishlatish bilan baholangan. Har ikki modelda eng muhim topilgan bir xil 10 metabolit keyin 18 kishilik validation guruhida sinovdan o‘tkazilgan.

Validation accuracy qiymatlari PLS-DA uchun 0,799, RF uchun 0,796. Figure 5 validation ROC AUC qiymatlari mos ravishda 0,881 va 0,91.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan natijalar

• PES bo‘lgan EVD omon qolganlarining plazma metabolik profili ushbu namunada simptomsiz EVD omon qolganlaridan farq qiladi.
• 544 metabolitning 34 tasi manbada belgilangan differensial metabolit mezonlariga javob bergan.
• TCA sikli, aminokislota, nukleotid va SCFA metabolizmi muhim farqlar kuzatilgan sohalardir.
• PCA va PLS-DA metabolik profilga ko‘ra ikki asosiy omon qolgan guruhning ajralganini ko‘rsatgan.
• PLS-DA va RF bir xil 10 metabolitni nomzod biomarkerlar qatorida ajratib ko‘rsatgan.
• Ushbu 10 metabolit ayni tadqiqotning ajratilgan validation guruhida AUC > 0,8 samaradorligini ko‘rsatgan.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlamaydigan natijalar

• Metabolik o‘zgarishlar PES ga sabab bo‘lishi isbotlanmagan.
• TCA siklidagi plazma o‘zgarishlari bevosita mitoxondriya funksiyasi buzilishini isbotlaydi deb bo‘lmaydi.
• SCFA o‘zgarishlari ichak mikrobiomi buzilishining bevosita dalili emas.
• CD8+ T-hujayra funksiyasi buzilishi ushbu tadqiqotda bevosita o‘lchanmagan.
• Aniqlangan 10 metabolit klinikada tasdiqlangan PES diagnostik testi emas.
• AUC qiymatlari boshqa mamlakatlar yoki mustaqil kohortlarda ayni samaradorlikni kafolatlamaydi.
• MSK/GI va kardiopulmonar PES turlari uchun alohida metabolik biomarkerlar isbotlanmagan.
• PES guruhining simptomsiz uy xo‘jaligi kontaktlaridan sezilarli darajada ajralishi ko‘rsatilmagan.

Tadqiqotning asosiy cheklovlari

Kichik namuna: Mualliflar aniq bildirgan birinchi cheklov namuna hajmidir. Kattaroq tadqiqotda qo‘shimcha PES bilan bog‘liq metabolitlar topilishi mumkin.

Qulay namuna: Namunalar davom etayotgan kohortdagi mos plazma namunalaridan tanlangan va ayniqsa tez-tez MSK/GI asorati yoki bir nechta kardiopulmonar belgi ko‘rsatgan shaxslarni kiritishga ustuvorlik berilgan. Shu sababli namuna barcha EVD omon qolganlarini ifodalaydi deb faraz qilib bo‘lmaydi.

Bitta metabolomik vaqt nuqtasi: Har bir ishtirokchi uchun ushbu tahlilda faqat bitta vaqt nuqtasidagi metabolomik namuna ishlatilgan. Shu sababli metabolitlar vaqt davomida qanday o‘zgargani yoki PES rivojlanishidan oldinmi yoki keyinmi farqlangani ko‘rsatilmagan.

Plazma darajasi: Faqat plazma tahlil qilingan. Hujayra metabolizmi, mitoxondriya funksiyasi, T-hujayra metabolizmi yoki to‘qima darajasidagi mexanizmlar bevosita o‘lchanmagan.

PES–uy xo‘jaligi kontakti taqqoslanishi: Bu taqqoslashda ahamiyatli differensial metabolit topilmagan. Mualliflar namuna hajmi va simptomsiz EVD omon qolganlarining o‘ziga xos metabolik profilini mumkin bo‘lgan izohlar qatorida muhokama qiladilar.

Ichki validatsiya: 18 kishilik validation cohort ayni tadqiqot populyatsiyasidan tasodifiy ajratilgan. Mustaqil markazda yoki boshqa mamlakat/populyatsiyada external validation bajarilmagan.

Sababiylik: Dizayn kuzatuv xarakterida. Metabolik o‘zgarishlar PES ning sababi, natijasi yoki uchinchi omil ko‘rsatkichi ekanini ushbu tadqiqot bilan aniqlab bo‘lmaydi.

Tadqiqotning kuchli tomonlari

Tadqiqot Ebola dan keyingi asoratlarni faqat simptom darajasida emas, keng qamrovli metabolomik profil bilan o‘rganadi. PES bo‘lgan va bo‘lmagan EVD omon qolganlarini taqqoslashi metabolik farqlar o‘tkir infeksiyadan keyin davom etadimi-yo‘qmi o‘rganish uchun bevosita doira beradi.

Bundan tashqari univariate tahlil, pathway tahlili, korrelyatsiya, PCA/PLS-DA va Random Forest kabi bir nechta analitik yondashuvning birga ishlatilishi; bir xil 10 metabolitning PLS-DA ham, RF ham tanlashi va alohida saqlangan validation subset da qayta sinovdan o‘tkazilishi tadqiqot ichidagi natijalarni turli analitik nuqtai nazardan tekshirishga yordam bergan.

Kelajak tadqiqot ehtiyoji

Mualliflar ayniqsa hujayraviy immunometabolizm va T-hujayra funksiyasini batafsilroq o‘rganishni tavsiya qiladilar. Kattaroq namunalar, mustaqil validation kohortlari va hujayra darajasidagi tadqiqotlar metabolik o‘zgarishlarning PES dagi biologik rolini tushunish uchun zarur.

Aniqlangan metabolitlarni “potensial biomarker” deb atash ham shu kelajak tadqiqot ehtiyojini o‘z ichiga oladi. Potensial biomarker klinik qo‘llashga tayyor tasdiqlangan test degani emas.

Etik tasdiq

Tadqiqot Tulane University Institutional Review Board tomonidan IRB 701226 raqami bilan va Sierra Leone Ethics and Scientific Review Committee tomonidan 021/11/2024 raqami bilan tasdiqlangan.

18 yosh va undan katta kattalardan yozma ongli rozilik olingan. 12–17 yoshdagi bolalarda ota-ona yoki vasiy roziligiga qo‘shimcha ravishda bolaning assent i olingan; 12 yoshdan kichik bolalarda ota-ona yoki vasiy roziligi ishlatilgan. Tadqiqot xodimlari etika va tadqiqotga muvofiqlik bo‘yicha o‘qitilgani bildiriladi.

Manba va Usul Haqida Izoh

Original sarlavha: Metabolic Basis of Post-Infectious Sequelae After Ebola Virus Disease

Mualliflar va tartib: Anna Sanford; Nell Bond; Samuel Ficenec; Charlotte Osterman; Payton Farkas; Emily Engel; Bronwyn Gunn; Donald S. Grant; Robert Samuels; Kevin Zwezdaryk; John Schieffelin.

Co-senior authors: Manbada yulduzcha belgisi Kevin Zwezdaryk va John Schieffelin uchun “co-senior author” deb izohlangan.

Corresponding author: Anna Sanford, Tulane University School of Medicine, Department of Pediatrics.

Affiliasiya 1: Tulane University, New Orleans, Louisiana, AQSh.

Affiliasiya 2: Washington State University, Pullman, Washington, AQSh.

Affiliasiya 3: Kenema Government Hospital, Kenema, Sierra Leone.

Yuklangan manba turi: medRxiv preprint.

Preprint DOI: 10.64898/2026.01.02.25343095.

Preprint nashr sanasi: 6 Yanvar 2026.

Taqriz holati: Yuklangan PDF nashr etilgan paytda ekspert taqrizidan o‘tmagan va buni har bir sahifada aniq ko‘rsatadi.

Keyinchalik nashr qilingan versiya: Ayni tadqiqot 10 Oktyabr 2026 da Metabolomics jurnalida taqrizdan o‘tgan Original Article sifatida nashr qilingan.

Taqrizdan o‘tgan versiya DOI: 10.1007/s11306-026-02544-z.

Taqrizdan o‘tgan versiya bibliografiyasi: Metabolomics, Volume 22, Article 170, 2026.

Versiyadan foydalanish izohi: Ushbu Verianla maqolasining ilmiy sonlari va tahlillari yuklangan medRxiv preprintidan olingan. Keyingi taqrizdan o‘tgan versiya faqat bibliografik holatni to‘g‘ri ko‘rsatish uchun tasdiqlangan; ikki versiyaning ilmiy mazmuni yashirin tarzda aralashtirilmagan.

Litsenziya: Yuklangan preprint Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) litsenziyasi bilan taqdim etilgan.

Tadqiqot dizayni: Sierra Leone dagi davom etayotgan EVD omon qolganlari va uy xo‘jaligi kontaktlari kohortidan olingan plazma namunalariga asoslangan kuzatuv metabolomik kichik tadqiqoti.

Namuna: PES bo‘lgan 37 EVD omon qolgani; simptomsiz 20 EVD omon qolgani; simptomsiz 20 uy xo‘jaligi kontakti.

PES kichik guruhlari: 18 MSK/GI asorati; 19 kardiopulmonar asorat.

Namuna yig‘ish davri: Mart 2016–Aprel 2019.

Asosiy laboratoriya usuli: Nishonsiz LC-MS/MS metabolomikasi.

Ekstraksiya: Sovuq asetonitril va formik kislota.

Tahlil ta’minotchisi: Gigantest Inc., Baltimore, Maryland.

Asosiy tahlil dasturlari: MetaboAnalyst 6.0, R Studio 4.4.2, JMP 18.1.0, Cytoscape 3.10.3 va XCalibur.

Yetishmayotgan ma’lumot: 2.762 qiymat (%8,9); tegishli o‘zgaruvchining minimum musbat qiymatining 1/5 qismi bilan imputatsiya.

Filtrlash: RSD > %25 o‘zgaruvchilar chiqarilgan; IQR ning past dumidagi deyarli o‘zgarmas o‘zgaruvchilarni kamaytirish uchun o‘zgaruvchilarning %25 qismi chiqarilgan.

Normalizatsiya: Median normalizatsiyasi va log10 o‘zgartirish.

Univariate ahamiyatlilik: Student's t-test; FC > 2,0 va Benjamini–Hochberg FDR < 0,05.

Pathway ahamiyatlilik: Impact score > 0,2 va FDR < 0,05.

Korrelyatsiya: Spearman's R; ahamiyatli bog‘lanishlarning TCA tarmoq ko‘rinishi Cytoscape bilan tayyorlangan.

Multivariate tahlil: PCA va PLS-DA.

Biomarker modellari: PLS-DA va Random Forest.

Discovery/validation ajratilishi: 39 omon qolgan discovery cohort, 18 omon qolgan validation cohort.

Cross-validation: Discovery modellarida 100 Monte-Carlo cross-validation ishlatish.

Asosiy natija: 544 metabolitning 34 tasi PES bilan simptomsiz EVD omon qolganlari orasida differensial topilgan; 26 tasi pastroq, 8 tasi yuqoriroq darajada.

PLS-DA Figure 3: Ikki komponentli model; accuracy 0,86, R²=0,66, Q²=0,45.

Biomarker validation accuracy: PLS-DA 0,799; Random Forest 0,796.

Figure 5 validation AUC: PLS-DA 0,881 (%95 CI 0,54–1,00); Random Forest 0,91 (%95 CI 0,75–1,00).

Ma’lumotlarga kirish: Manba xom ma’lumotlar mualliflardan asosli so‘rov bo‘yicha olinishi mumkinligini va onlayn ma’lumotlar omboriga yuklanishini bildiradi.

Moliyalashtirish: National Institutes of Health tomonidan 1R01AI123535 va 1R01AI175698 (J.S.S.), 1R01AG082899 (K.J.Z.), R38HL155774 (A.C.S.) grantlari va West African Emerging Infectious Disease Research Center doirasida NIH U01AI151812 (J.S.S.) granti bilan qo‘llab-quvvatlangan.

Manfaatlar to‘qnashuvi: Yuklangan preprint PDF da alohida va aniq competing interests / conflict of interest bayonoti aniqlanmagan; manbada yo‘q bayonot qo‘shilmagan.

Muallif hissalari: Konseptuallashtirish: AS, NB, KZ, JS; ma’lumot kuratsiyasi: NB, EE; formal tahlil: AS, NB, KZ, JS; moliyalashtirishni olish: AS, JS; tadqiqot: CO, PF, RS, AS; metodologiya: AS, NB, KZ, BG, JS; loyiha boshqaruvi: AS, NB, EE, DG, JS; resurslar: NB, SF, EE, RS, BG, DG, JS; nazorat: NB, KZ, JS; vizualizatsiya: AS, NB, KZ, JS; dastlabki qoralama: AS, NB, JS; ko‘rib chiqish va tahrirlash: AS, NB, JS, RS, KZ, SF.

Asosiy cheklovlar: Kichik va qulay namuna, har bir shaxs uchun bitta metabolomik vaqt nuqtasi, faqat plazma tahlili, hujayraviy mexanizmning bevosita o‘lchanmagani, PES–uy xo‘jaligi kontakti taqqoslashida ahamiyatli metabolit farqi topilmagani va biomarker modelining mustaqil tashqi kohort o‘rniga ayni tadqiqot populyatsiyasidan ajratilgan ichki validation guruhida baholanishi.

Manba shakllari: Figure 1 metabolit issiqlik xaritasi va volcano plot; Figure 2 Spearman korrelyatsiya issiqlik xaritasi va TCA metabolit tarmog‘i; Figure 3 PLS-DA guruh ajralishi; Figure 4 pathway tahlili; Figure 5 PLS-DA va Random Forest validation ROC egri chiziqlari.

Shaklni qayta qurish chegarasi: Asosiy PDF manba grafiklarining barcha xom nuqta koordinatalari yoki Supplementary Table 4 dagi rho qiymatlarini o‘z ichiga olmagani sababli taxminiy ma’lumot hosil qilib soxta aniqlikdagi grafik yaratilmagan. Aniq xabar qilingan sonlar HTML jadvallariga ko‘chirilgan va usul zanjiri masshtabsiz SVG bilan tushuntirilgan.

Klinik talqin chegarasi: Tadqiqotda aniqlangan metabolitlar nomzod biomarkerlardir; PES tashxisini qo‘yadigan tasdiqlangan klinik test yoki davolash nishoni sifatida validatsiya qilinmagan.