The purpose of this study was to identify the degree of self-efficacy, sick-role behavior and metabolic control in patients with diabetes and to identify the relationships among those variables. The subject of the study were composed of 204 NIDDM patients from 2 hospitals, who were visiting the outpatient clinic in Taegu. Data were collected from Sep. 18th to Oct. 5th, 1996. In data analysis, an SPSS/PC+ program was utilized for descriptives correlation, T-test, and ANOVA. The results are as follows. 1) The mean scores for self-efficacy were 65.74 (range 30.83-90.68), on a 100 point scale. 2) The mean scores for sick-role behavior were 3.36(range 1.80-4.67), on a 5 point scale. 3) The mean score for metabolic control was 7.63 (range 5.0-13.2). 4) Self-efficacy was significantly correlated with sick-role behavior(r=.3614, p<0.01) but there were no significant correlations with self-efficacy and metabolic control (r=-.1045, p>0.01), sick-role behavior and metabolic control (r= - .1288, p>0.01). 5) There were significant differences in self-efficacy according to sex(t=4.47, p=0.000) and education(F=8.27, p=0.000). 6) There were no significant differences in sick -role behavior according to demographic characteristics. 7) There were significant differences in metabolic control according to the duration of diagnosed diabetess(F=4.13, p=0.007) and complication (t=2.47, p=0.014). These results suggest that for improvement in sick-role behavior nursing intervention needs to be directed at promoting self-efficacy.
Kim Jin-Sik;Yun Hong-Seok;Kim Hyun-Uk;Choi Hyung-Seok;Kim Tae-Yong;Woo Han-Min;Lee Sang-Yup
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제16권6호
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pp.832-848
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2006
Systems biology has recently become an important research paradigm that is anticipated to decipher the metabolic, regulatory, and signaling networks of complex living organisms on the whole organism level. Thus, various research outputs are being generated, along with the development of many tools and resources for systems biology research. Accordingly, this review provides a comprehensive summary of the current resources and tools for systems biology research that will hopefully be helpful to researchers involved in this field. The resources are categorized into the following five groups: genome information and analysis, transcriptome and proteome databases, metabolic profiling and metabolic control analysis, metabolic and regulatory information, and software for computational systems biology. A summary table and some future perspectives are also provided.
Jewett, Michael C.;Oliveira, Ana Paula;Patil, Kiran Raosaheb;Nielsen, Jens
Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
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제10권5호
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pp.385-399
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2005
The phenotypic response of a cell results from a well orchestrated web of complex interactions which propagate from the genetic architecture through the metabolic flux network. To rationally design cell factories which carry out specific functional objectives by controlling this hierarchical system is a challenge. Transcriptome analysis, the most mature high-throughput measurement technology, has been readily applied In strain improvement programs in an attempt to Identify genes involved in expressing a given phenotype. Unfortunately, while differentially expressed genes may provide targets for metabolic engineering, phenotypic responses are often not directly linked to transcriptional patterns, This limits the application of genome-wide transcriptional analysis for the design of cell factories. However, improved tools for integrating transcriptional data with other high-throughput measurements and known biological interactions are emerging. These tools hold significant promise for providing the framework to comprehensively dissect the regulatory mechanisms that identify the cellular control mechanisms and lead to more effective strategies to rewire the cellular control elements for metabolic engineering.
Objectives: The purpose of this study was to investigate the prevalence of metabolic syndrome and to find related factors according to the number of metabolic syndrome diagnostic components in Korean adolescents. Methods: The subjects of this study were 469 Korean adolescents aged from 12 to 18 enrolled in the 2016 Korea National Health and Nutrition Examination Survey. Statistical package R 3.4.2 was used for programming to apply diagnostic criterion of adolescent metabolic syndrome and for the analysis of the data such as weighted frequent analysis, weighted mean analysis and complex sampling design logistic regression analysis. Results: For adolescents 12 to 18 years of age, 2.55% had more than 2(${\geq_-}3$), 9.88% had more than 1(${\geq_-}2$) and 33.17% had more than 0(${\geq_-}1$) metabolic syndrome diagnostic components. It has been found that risk factors for no less than 2 metabolic syndrome diagnostic components were higher body mass index and higher stress, and risk factors for no less than 1 were higher body mass index, younger teenager and female. Conclusion: Obesity is the primary risk factor for the development of adolescent metabolic syndrome. Female or younger teenager are more likely to have one or more metabolic syndrome diagnostic components, and higher stress develop to the risk level of having two or more metabolic syndrome diagnostic components. Therefore, it is important to focus on obesity and stress management for the prevention and control of Korean adolescent metabolic syndrome.
Purpose: This study examined the validity and reliability of the Korean version of the Revised Process of Change for Weight Control Scale (POC-WCS) in adults with metabolic syndrome. Method: A methodological research design with an exploratory factor analysis for validity and correlational coefficients for reliability was used. The Korean version of the Revised POC-WCS was translated into Korean and a translation equivalency was obtained. It was tested with one hundred and fifty-one obese adults with metabolic syndrome in a university hospital. The data were analyzed using Cronbach's alpha and Guttman coefficients and a principal component factor analysis with SPSS/WIN 12.0. Result: The factor analysis identified eight factors explaining 64.7% of the total variance. The Korean version of the Revised POC-WCS included stimulus control (9 items), dramatic relief (6 items), reinforcement management (6 items), helping relationships (4 items), consciousness raising (3 items), self liberation (3 items), self reevaluation (3 items), and social liberation (4 items). The internal consistency was acceptable with Cronbach's alpha (.94) and Guttman coefficient (.92). Conclusion: The Korean version of the Revised POC-WCS had adequate validity and reliability in adults with metabolic syndrome. It can be used to assess the strategies and processes for weight control in a variety of populations with obesity.
$^1H$ nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy of biological samples has been proven to be an effective and nondestructive approach to probe drug toxicity within an organism. In this study, ketoprofen toxicity was investigated using $^1H$-NMR spectroscopy coupled with multivariate statistical analysis. Histopathologic test of ketoprofen-induced acute gastrointestinal damage in rats demonstrated a significant dose-dependent effect. Furthermore, principal component analysis (PCA) derived from $^1H$-NMR spectra of urinary samples showed clear separation between the vehicle-treated control and ketoprofen-treated groups. Moreover, PCA derived from endogenous metabolite concentrations through targeted profiling revealed a dose-dependent metabolic shift between the vehicle-treated control, low-dose ketoprofen-treated (10 mg/kg body weight), and high-dose ketoprofen-treated (50 mg/kg) groups coinciding with their gastric damage scores after ketoprofen administration. The resultant metabolic profiles demonstrated that the ketoprofen-induced gastric damage exhibited energy metabolism perturbations that increased urinary levels of citrate, cis-aconitate, succinate, and phosphocreatine. In addition, ketoprofen administration induced an enhancement of xenobiotic activity in fatty oxidation, which caused increase levels of N-isovalerylglycine, adipate, phenylacetylglycine, dimethylamine, betaine, hippurate, 3-indoxylsulfate, N,N-dimethylglycine, trimethyl-N-oxide, and glycine. These findings demonstrate that $^1H$-NMR-based urinary metabolic profiling can be used for noninvasive and rapid way to diagnose adverse drug effects and is suitable for explaining the possible biological pathways perturbed by nonsteroidal anti-inflammatory drug toxicity.
대사 공학을 이용한 생산 균주 개발의 핵심 기술은 원하는 대사산물을 과량으로 얻기 위하여 기존의 대사회로에서 제거, 증폭, 변경을 시켜야 할 유전자를 선정하는 것이다. 대사조절 분석 기법은 대사 흐름이 특정 효소의 활성에 따라 어떻게 변하는지를 예측하는 기술이다. 본 논문에서는 대장균의 threonine 생합성 효소 반응 kinetic model과 대사조절 분석 기법을 이용하여 threonine 생합성 flux를 가장 효과적으로 증가시키기 위하여 활성 증가가 필요한 효소가 aspartate semialdehyde dehyogenase라는 것을 밝혔다. 이러한 결과를 확인하기 위하여 asd가 과발현된 vector와 threonine 생합성 경로의 다른 효소인 aspartate kinase를 coding하는 thrA를 과발현 시키는 vector를 제작하여 threonine 생산 균주인 TF5015에 형질전환하여 threonine 농도를 측정하였다. Flask 배양결과 대사조절 분석 기법으로 확인된 유전자 asd를 과발현시킬 경우가 생합성 경로의 다른 유전자를 과발현시킨 경우보다 더 높은 threonine 농도의 증가를 보였다. 이러한 연구 결과들은 효소 반응 kinetic model과 대사조절 분석 기법을 이용하여 원하는 product를 효율적으로 생산할 수 있는 생산 균주를 제작할 수 있게 할 것이다.
Purpose: The survey-based study aimed to determine the distribution and clustering tendency of metabolic syndrome risk factors in urban residents, and cluster odds ratios. Methods: Cluster sampling involved 827 urban participants and analysis of the collected data. Results: Regarding the prevalence of metabolic syndrome risk factors used for diagnosis, abdominal obesity was higher in women(69.5%) than in men(34.3%), high blood pressure was higher in men(57%) than in women(46.5%), and blood sugar was higher in men(6.9%) than in women(5.7%). Clustering increased with increasing body mass index(BMI), weight:height ratio(W/Ht) and abdominal obesity Risk factors for females were 1.7 times higher than for males. Participants with a family history of metabolic syndrome displayed related risk factors 1.5 times more than participants without a family history. Participants having a BMI ranking them as obese were 9.5 times more likely to display metabolic syndrome risk factors than non-obese participants. Obese participants were 20 times more likely to display risk factors than non-obese participants. Conclusion: BMI, W/Ht and abdominal obesity correlate with clustering of metabolic syndrome risk factors. The risk is increased by smoking and family history. Exercise weight control and non-smoking are recommended for comprehensive management of clustering of metabolic syndrome risk factors.
An important potential of metabolomics-based approach is the possibility to develop fingerprints of diseases or cellular responses to classes of compounds with known common biological effect. Such fingerprints have the potential to allow classification of disease states or compounds, to provide mechanistic information on cellular perturbations and pathways and to identify biomarkers specific for disease severity and drug efficacy. Metabolic profiles of biological fluids contain a vast array of endogenous metabolites. Changes in those profiles resulting from perturbations of the system can be observed using analytical techniques, such as NMR and MS. $^1H$ NMR was used to generate a molecular fingerprint of serum or urinary sample, and then pattern recognition technique was applied to identity molecular signatures associated with the specific diseases or drug efficiency. Several metabolites that differentiate disease samples from the control were thoroughly characterized by NMR spectroscopy. We investigated the metabolic changes in human normal and clinical samples using $^1H$ NMR. Spectral data were applied to targeted profiling and spectral binning method, and then multivariate statistical data analysis (MVDA) was used to examine in detail the modulation of small molecule candidate biomarkers. We show that targeted profiling produces robust models, generates accurate metabolite concentration data, and provides data that can be used to help understand metabolic differences between healthy and disease population. Such metabolic signatures could provide diagnostic markers for a disease state or biomarkers for drug response phenotypes.
Objective: The purpose of this study was to explore the effect of sodium salicylate (SS) on semen preservation and metabolic regulation in goats. Methods: Under the condition of low temperature, SS was added to goat semen diluent to detect goat sperm motility, plasma membrane, acrosome, antioxidant capacity, mitochondrial membrane potential (MMP) and metabonomics. Results: The results show that at the 8th day of low-temperature storage, the sperm motility of the 20 μM SS group was 66.64%, and the integrity rates of the plasma membrane and acrosome were both above 60%, significantly higher than those of the other groups. The activities of catalase and superoxide dismutase in the sperm of the 20 μM SS group were significantly higher than those of the control group, the contents of reactive oxygen species and malondialdehyde were significantly lower than those in the control group, the MMP was significantly higher than that in the control group, and the contents of Ca2+ and total cholesterol were significantly higher than those in the control group. Through metabonomics analysis, there were significant metabolic differences between the control group and the 20 μM SS group. Twenty of the most significant metabolic markers were screened, mainly involving five metabolic pathways, of which nicotinic acid and nicotinamide metabolic pathways were the most significant. Conclusion: The results indicate that SS can effectively improve the low-temperature preservation quality of goat sperm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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