Barilla 자손 후속 연구에서 예측 심장-대사성 trascrictomics 궤적 (PREDICT-OMICS)
Barilla 자손 후속 연구에서 예측 심장-대사성 Trascrictomics 궤적 : Predict-Omics Study.
연구 개요
상세 설명
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 장소
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PR
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Parma, PR, 이탈리아, 43126
- University of Parma, Department of Medicine and Surgery
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준 :
- Barilla Off-Spring Study (2006-2007)에 등록
- 연구의 방법, 목표 및 의미를 이해하는 능력과 자유롭고 정보에 입각 한 동의를 제공하는 능력
제외 기준 :
- 임신
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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Barilla 자손 연구 참가자
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2006-2007 년 (T0)에 수집 된 매개 변수 및 변수는 인구 통계, 인체 측정, 라이프 스타일 데이터 (흡연 습관, 신체 활동, 수면 품질) 혈압, 표준 생화학 분석 및 염증성 프로파일을 포함하여 후속 방문 (T1)에서 재평가 될 것입니다.
포도당 내성 및 혈관 손상의 진화를 평가하기 위해, 대사 (OGTT) 및 심혈관 (경동맥) 프로파일 분석이 반복 될 것이다.
유전자 발현 분석의 경우, PBMC (T0에서와 같이)의 메신저 RNA 외에, PBMC- 유래 단핵구로부터의 RNA도 T1에서 추출 및 서열화 될 것이다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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변형 된 대사 표현형의 발달과 직접적으로 상관 된 후보 유전자 세트의 선택
기간: 등록 방문 후 6 개월 이내에
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T0 (2006-2007)에서 PBMCS의 전 사체와 관련된 모든 데이터가 검색 될 것이다. T1에서, PBMC가 분리 될 혈액 샘플이 수집 될 것이다. 총 RNA는 정제되고 Quibit Fluorimetric Technique 및 테이프 스테이션 시스템을 사용하여 품질 테스트됩니다. 동일한 혈액 샘플로부터, 단핵구 소집단은 또한 분리되어 특정 전 사체 서명을 식별하는데 사용될 것이다. T0 및 T1에서 수집 된 RNA 데이터 세트는 모두 기준선 및 후속 조건의 유익한 전 사체 서명을 식별하기 위해 처리됩니다. 세트는 상징 유전자에 대한 프로파일을 얻기 위해 변환됩니다. 이를 통해 상이한 데이터 세트 사이의 계산 된 전 사체 서명을보다 쉽게 비교하여 결과의 생물학적 해석을 용이하게합니다. |
등록 방문 후 6 개월 이내에
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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변경된 혈관 표현형의 발달과 직접 관련된 일련의 후보 유전자의 선택
기간: 등록 방문 후 6 개월 이내에
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T0 (2006-2007)에서 PBMCS의 전 사체와 관련된 모든 데이터가 검색 될 것이다. T1에서, PBMC가 분리 될 혈액 샘플이 수집 될 것이다. 총 RNA는 정제되고 Quibit Fluorimetric Technique 및 테이프 스테이션 시스템을 사용하여 품질 테스트됩니다. 동일한 혈액 샘플로부터, 단핵구 소집단은 또한 분리되어 특정 전 사체 서명을 식별하는데 사용될 것이다. T0 및 T1에서 수집 된 RNA 데이터 세트는 모두 기준선 및 후속 조건의 유익한 전 사체 서명을 식별하기 위해 처리됩니다. 세트는 상징 유전자에 대한 프로파일을 얻기 위해 변환됩니다. 이를 통해 상이한 데이터 세트 사이의 계산 된 전 사체 서명을보다 쉽게 비교하여 결과의 생물학적 해석을 용이하게합니다. |
등록 방문 후 6 개월 이내에
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명백한 변경된 대사 및/또는 혈관 표현형과 직접 관련된 후보 유전자 세트의 선택.
기간: 등록 방문 후 6 개월 이내에
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T0 (2006-2007)에서 PBMCS의 전 사체와 관련된 모든 데이터가 검색 될 것이다. T1에서, PBMC가 분리 될 혈액 샘플이 수집 될 것이다. 총 RNA는 정제되고 Quibit Fluorimetric Technique 및 테이프 스테이션 시스템을 사용하여 품질 테스트됩니다. 동일한 혈액 샘플로부터, 단핵구 소집단은 또한 분리되어 특정 전 사체 서명을 식별하는데 사용될 것이다. T0 및 T1에서 수집 된 RNA 데이터 세트는 모두 기준선 및 후속 조건의 유익한 전 사체 서명을 식별하기 위해 처리됩니다. 세트는 상징 유전자에 대한 프로파일을 얻기 위해 변환됩니다. 이를 통해 상이한 데이터 세트 사이의 계산 된 전 사체 서명을보다 쉽게 비교하여 결과의 생물학적 해석을 용이하게합니다. |
등록 방문 후 6 개월 이내에
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변경된 대사 및/또는 혈관 표현형의 발달과 직접 관련된 마커의 선택.
기간: 등록 방문 후 6 개월 이내에
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T0 (2006-2007)에서 PBMCS의 전 사체와 관련된 모든 데이터가 검색 될 것이다. T1에서, PBMC가 분리 될 혈액 샘플이 수집 될 것이다. 총 RNA는 정제되고 Quibit Fluorimetric Technique 및 테이프 스테이션 시스템을 사용하여 품질 테스트됩니다. 동일한 혈액 샘플로부터, 단핵구 소집단은 또한 분리되어 특정 전 사체 서명을 식별하는데 사용될 것이다. T0 및 T1에서 수집 된 RNA 데이터 세트는 모두 기준선 및 후속 조건의 유익한 전 사체 서명을 식별하기 위해 처리됩니다. 세트는 상징 유전자에 대한 프로파일을 얻기 위해 변환됩니다. 이를 통해 상이한 데이터 세트 사이의 계산 된 전 사체 서명을보다 쉽게 비교하여 결과의 생물학적 해석을 용이하게합니다. |
등록 방문 후 6 개월 이내에
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생체 수사 파라미터 및 염증 프로파일의 변경과 직접 관련된 후보 유전자 세트의 선택.
기간: 등록 방문 후 6 개월 이내에
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T0 (2006-2007)에서 PBMCS의 전 사체와 관련된 모든 데이터가 검색 될 것이다. T1에서, PBMC가 분리 될 혈액 샘플이 수집 될 것이다. 총 RNA는 정제되고 Quibit Fluorimetric Technique 및 테이프 스테이션 시스템을 사용하여 품질 테스트됩니다. 동일한 혈액 샘플로부터, 단핵구 소집단은 또한 분리되어 특정 전 사체 서명을 식별하는데 사용될 것이다. T0 및 T1에서 수집 된 RNA 데이터 세트는 모두 기준선 및 후속 조건의 유익한 전 사체 서명을 식별하기 위해 처리됩니다. 세트는 상징 유전자에 대한 프로파일을 얻기 위해 변환됩니다. 이를 통해 상이한 데이터 세트 사이의 계산 된 전 사체 서명을보다 쉽게 비교하여 결과의 생물학적 해석을 용이하게합니다. |
등록 방문 후 6 개월 이내에
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라이프 스타일의 변화와 직접 관련된 후보 유전자 세트의 선택.
기간: 등록 방문 후 6 개월 이내에
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T0 (2006-2007)에서 PBMCS의 전 사체와 관련된 모든 데이터가 검색 될 것이다. T1에서, PBMC가 분리 될 혈액 샘플이 수집 될 것이다. 총 RNA는 정제되고 Quibit Fluorimetric Technique 및 테이프 스테이션 시스템을 사용하여 품질 테스트됩니다. 동일한 혈액 샘플로부터, 단핵구 소집단은 또한 분리되어 특정 전 사체 서명을 식별하는데 사용될 것이다. T0 및 T1에서 수집 된 RNA 데이터 세트는 모두 기준선 및 후속 조건의 유익한 전 사체 서명을 식별하기 위해 처리됩니다. 세트는 상징 유전자에 대한 프로파일을 얻기 위해 변환됩니다. 이를 통해 상이한 데이터 세트 사이의 계산 된 전 사체 서명을보다 쉽게 비교하여 결과의 생물학적 해석을 용이하게합니다. |
등록 방문 후 6 개월 이내에
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공동 작업자 및 조사자
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Ahlqvist E, Storm P, Karajamaki A, Martinell M, Dorkhan M, Carlsson A, Vikman P, Prasad RB, Aly DM, Almgren P, Wessman Y, Shaat N, Spegel P, Mulder H, Lindholm E, Melander O, Hansson O, Malmqvist U, Lernmark A, Lahti K, Forsen T, Tuomi T, Rosengren AH, Groop L. Novel subgroups of adult-onset diabetes and their association with outcomes: a data-driven cluster analysis of six variables. Lancet Diabetes Endocrinol. 2018 May;6(5):361-369. doi: 10.1016/S2213-8587(18)30051-2. Epub 2018 Mar 5.
- Scazzina F, Dei Cas A, Del Rio D, Brighenti F, Bonadonna RC. The beta-cell burden index of food: A proposal. Nutr Metab Cardiovasc Dis. 2016 Oct;26(10):872-8. doi: 10.1016/j.numecd.2016.04.015. Epub 2016 May 6.
- Bianchi C, Miccoli R, Trombetta M, Giorgino F, Frontoni S, Faloia E, Marchesini G, Dolci MA, Cavalot F, Cavallo G, Leonetti F, Bonadonna RC, Del Prato S; GENFIEV Investigators. Elevated 1-hour postload plasma glucose levels identify subjects with normal glucose tolerance but impaired beta-cell function, insulin resistance, and worse cardiovascular risk profile: the GENFIEV study. J Clin Endocrinol Metab. 2013 May;98(5):2100-5. doi: 10.1210/jc.2012-3971. Epub 2013 Mar 28.
- Myhrstad MC, Ulven SM, Gunther CC, Ottestad I, Holden M, Ryeng E, Borge GI, Kohler A, Bronner KW, Thoresen M, Holven KB. Fish oil supplementation induces expression of genes related to cell cycle, endoplasmic reticulum stress and apoptosis in peripheral blood mononuclear cells: a transcriptomic approach. J Intern Med. 2014 Nov;276(5):498-511. doi: 10.1111/joim.12217. Epub 2014 Mar 20.
- Chi H. Immunometabolism at the intersection of metabolic signaling, cell fate, and systems immunology. Cell Mol Immunol. 2022 Mar;19(3):299-302. doi: 10.1038/s41423-022-00840-x. Epub 2022 Feb 21. No abstract available.
- Adeva-Andany MM, Martinez-Rodriguez J, Gonzalez-Lucan M, Fernandez-Fernandez C, Castro-Quintela E. Insulin resistance is a cardiovascular risk factor in humans. Diabetes Metab Syndr. 2019 Mar-Apr;13(2):1449-1455. doi: 10.1016/j.dsx.2019.02.023. Epub 2019 Feb 22.
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기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
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