Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Исследовательская статья

Экстракт Lycopus lucidus улучшает состояние при экспериментальном синдроме поликистозных яичников за счет ремоделирования микробиоты кишечника и метаболома

99 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/71084

⸱

28 августа 2026 г.

 ,  ,  , 
1Department of Gynecology, Cangzhou Hospital of Integrated Traditional Chinese and Western Medicine, Hebei Province, 2Department of Gynecology, Heilongjiang Provincial Institute of Traditional Chinese Medicine Science

В этой статье

Краткое содержание

Экстракт ZeLan улучшал эндокринные и метаболические фенотипы у крыс с СПКЯ, индуцированным DHEA. Интегрированное секвенирование 16S рРНК и метаболомика сыворотки показали частичное восстановление альфа-разнообразия кишечной микробиоты, изменение состава микробиома, а также изменения уровней метаболитов, включая стероидные гормоны, желчные кислоты и короткоцепочечные жирные кислоты.

Аннотация

В данном исследовании изучались терапевтические эффекты экстракта ZeLan при синдроме поликистозных яичников (СПКЯ) и оценивалась его связь с ремоделированием микробиоты и метаболома кишечника. Двадцать четыре самки крыс линии Sprague-Dawley были случайным образом разделены на контрольную группу, группу модели СПКЯ, индуцированного дегидроэпиандростероном (DHEA), и группу лечения ZeLan (по n = 8 в каждой). После 28 дней вмешательства уровни гормонов в сыворотке крови измеряли методом ELISA; состав микробиоты кишечника анализировали с помощью секвенирования гена 16S рРНК, а метаболические профили сыворотки характеризовали методом UHPLC-Q-TOF-MS. Для изучения взаимосвязей между микробиотой и метаболомом был проведен корреляционный анализ Спирмена с контролем множественных проверок. ZeLan значительно улучшил фенотипы, связанные с СПКЯ, снизив массу тела, уровень тестостерона (0,92 против 1,85 ng/mL, P < 0,05), соотношение LH/FSH и уровни инсулина по сравнению с группой модели. Секвенирование показало, что ZeLan частично восстановил альфа-разнообразие микробиоты (индекс Шеннона: 5,79 против 4,19) и снизил соотношение Firmicutes к Bacteroidetes. Применение ZeLan было связано с обогащением Lactobacillus и Ruminococcus, а также с более низкой численностью Bacteroides, Prevotella и Escherichia. Метаболомный анализ выявил 52 измененных признака метаболитов, при этом ключевые изменения затронули стероидные гормоны, желчные кислоты, такие как литохолевая кислота, и короткоцепочечные жирные кислоты, такие как масляная кислота. Эти результаты позволяют предположить, что ZeLan облегчает эндокринные и метаболические нарушения, связанные с СПКЯ, и сопровождается ремоделированием микробного состава кишечника и метаболических профилей сыворотки.

Введение

Синдром поликистозных яичников (СПКЯ) является одним из наиболее распространенных эндокринных нарушений у женщин репродуктивного возраста; по имеющимся данным, его глобальная распространенность составляет от 6% до 20% в зависимости от используемых диагностических критериев1. Это сложное метаболическое и репродуктивное заболевание характеризуется совокупностью клинических проявлений, включая гиперандрогению, овуляторную дисфункцию и поликистозную морфологию яичников, что в совокупности приводит к значительным репродуктивным, метаболическим и психологическим последствиям2. Помимо непосредственного влияния на фертильность, СПКЯ все чаще признается системным состоянием, связанным с долгосрочными осложнениями для здоровья, включая сахарный диабет 2 типа, сердечно-сосудистые заболевания и карциному эндометрия, что создает существенную нагрузку как на отдельных пациентов, так и на системы здравоохранения во всем мире3. Патофизиология СПКЯ остается изученной не полностью, хотя общепризнано, что она включает сложные взаимодействия между генетической предрасположенностью, факторами окружающей среды и детерминантами образа жизни, которые приводят к характерным гормональным и метаболическим нарушениям, наблюдаемым у пациентов4.

Современные терапевтические подходы при СПКЯ сосредоточены преимущественно на симптоматическом лечении с помощью фармакологических средств, включая оральные контрацептивы для регуляции менструального цикла, метформин для повышения чувствительности к инсулину и антиандрогены для борьбы с гирсутизмом5. Однако эти традиционные методы лечения часто обеспечивают неполное облегчение симптомов и нередко сопровождаются побочными эффектами, которые ограничивают их долгосрочное применение, особенно у женщин, стремящихся к деторождению6. Вследствие этого растет интерес к изучению методов комплементарной и альтернативной медицины, в частности традиционной китайской медицины (ТКМ), которая накопила многовековой эмпирический опыт лечения гинекологических заболеваний с помощью холистических регуляторных механизмов7. Среди многочисленных растительных лекарственных средств, исследуемых при терапии СПКЯ, значительное внимание привлек Lycopus lucidus Turcz. (известный в китайской медицине как ZeLan) благодаря его традиционному применению для улучшения кровообращения, устранения застоя крови и регуляции менструального цикла8. Опубликованные фитохимические исследования показывают, что L. lucidus содержит полифенолы и фракции, богатые флавоноидами, обладающие антиоксидантной и противовоспалительной активностью8,9. Таким образом, в настоящем исследовании в качестве индекса химического контроля качества экстракта использовалось стандартизированное общее содержание флавоноидов, хотя идентификация конкретных активных мономеров, ответственных за регуляцию микробиоты и метаболизма, потребует проведения целевого фитохимического анализа в будущем.

Микробиота кишечника стала рассматриваться как критический регулятор метаболизма и эндокринной функции хозяина, при этом появляется все больше данных, подтверждающих ее роль в патогенезе различных метаболических нарушений, включая СПКЯ10. Концепция оси «кишечник-яичники» была предложена для описания двунаправленной связи между кишечными микроорганизмами и функцией яичников, опосредованной микробными метаболитами, иммунными сигналами и нейроэндокринными путями11. У женщин с СПКЯ последовательно выявляется дисбиоз кишечника, характеризующийся снижением микробного разнообразия, изменением соотношения Firmicutes к Bacteroidetes и уменьшением численности полезных бактерий, таких как виды Lactobacillus и Bifidobacterium12. Считается, что эти микробные нарушения способствуют патофизиологии СПКЯ через несколько механизмов, включая повышение кишечной проницаемости, системное вялотекущее воспаление, а также изменение метаболизма желчных кислот и короткоцепочечных жирных кислот (SCFA), что впоследствии влияет на чувствительность к инсулину и биосинтез андрогенов13. Важно отметить, что вмешательства, направленные на микробиоту кишечника, включая пробиотики, пребиотики и модификацию диеты, показали многообещающие результаты в облегчении симптомов СПКЯ, что подтверждает перспективность оси «кишечник-яичники» в качестве терапевтической мишени14.

Метаболомика, представляющая собой комплексный анализ низкомолекулярных метаболитов в биологических системах, является мощным методом характеристики метаболических нарушений, связанных с патологическими состояниями, а также оценки биохимических эффектов терапевтических вмешательств15. Интеграция секвенирования гена 16S рРНК для профилирования микробиома с нетаргетной метаболомикой позволяет систематически исследовать взаимосвязи между кишечными микробными сообществами и метаболизмом хозяина, что дает представление о взаимодействиях микробиоты и метаболома, которые могут сопровождать как патогенез заболевания, так и ответ на лечение. Несмотря на теоретическое обоснование воздействия на ось «кишечник-яичники» при лечении СПКЯ и традиционное применение ZeLan при гинекологических расстройствах, на сегодняшний день нет исследований, в которых систематически изучалось бы влияние экстракта ZeLan на интерфейс «микробиота кишечника — метаболом» при СПКЯ. Этот пробел в знаниях ограничивает наше понимание связанных с ZeLan биологических реакций и препятствует рациональной оптимизации данного растительного препарата для лечения СПКЯ.

Данное исследование было разработано для изучения терапевтической эффективности экстракта ZeLan на модели СПКЯ у крыс, индуцированной DHEA, а также для оценки связанных с этим изменений в микробиоте и метаболоме кишечника с помощью интегрированного секвенирования 16S рРНК и нетаргетного метаболомного анализа. В частности, мы оценивали влияние экстракта ZeLan на фенотипы, связанные с СПКЯ, включая массу тела, уровень тестостерона в сыворотке, соотношение лютеинизирующего гормона к фолликулостимулирующему гормону (LH/FSH) и уровни инсулина; охарактеризовали изменения в составе микробиоты кишечника и альфа-разнообразии после применения ZeLan; выявили дифференциальные признаки метаболитов в сыворотке и обогащенные метаболические пути, связанные с воздействием ZeLan; а также изучили корреляции между конкретными таксонами кишечной микробиоты и ключевыми метаболитами. Преследуя эти цели, мы стремились предоставить ассоциативные мультиомиксные доказательства модуляции оси «кишечник-яичники» при СПКЯ под воздействием ZeLan.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Все экспериментальные процедуры в данном исследовании проводились в соответствии с Руководством Национальных институтов здравоохранения по уходу и использованию лабораторных животных и были одобрены Институциональным комитетом по уходу и использованию животных (номер одобрения IACUC-2023-0156).

Животные

Самки крыс линии Sprague-Dawley (n = 24, возраст 6 недель, масса тела 180–200 g) были получены из Центра лабораторных животных при профильном учреждении и содержались в контролируемых условиях окружающей среды (температура 22 ± 2°C, влажность 50 ± 10%, 12-часовой цикл свет/темнота) со свободным доступом к стандартному корму для грызунов и очищенной воде. После одного недельного периода акклиматизации животные были случайным образом разделены на три экспериментальные группы (n = 8 в группе): контрольную группу, группу модели СПКЯ и группу терапии ZeLan. Размер выборки был определен на основании предыдущих исследований изменений микробиоты кишечника в моделях СПКЯ; анализ статистической мощности показал, что 8 животных в группе обеспечат 80% мощность для обнаружения 1,5-кратного различия в индексах альфа-разнообразия при α = 0.05.

Создание модели СПКЯ и протокол лечения

Модель СПКЯ была создана с использованием хорошо валидированного протокола, включающего ежедневные подкожные инъекции дегидроэпиандростерона (DHEA; Sigma-Aldrich, USA), растворенного в кунжутном масле, в область затылка в дозе 6 mg/100 g массы тела в течение 21 дня подряд. Контрольные животные получали эквивалентные объемы кунжутного масла в качестве плацебо. Полный график эксперимента включал 7 дней акклиматизации, 21 день индукции модели и 28 дней вмешательства, с финальным отбором проб на 56-й день протокола, включая период акклиматизации (Рисунок 1). Экстракт ZeLan был приготовлен из аутентичного сырья травы Lycopus lucidus Turcz. путем водной экстракции и стандартизирован по содержанию общих флавоноидов на уровне не менее 2,5% методом высокоэффективной жидкостной хроматографии, которая служила критерием химического контроля качества ботанического экстракта. После завершения этапа создания модели с помощью DHEA крысы в группе ZeLan получали экстракт ZeLan путем перорального зондирования в дозе 200 mg/kg массы тела ежедневно в течение 28 дней подряд, в то время как группы Контроля и Модели получали эквивалентные объемы дистиллированной воды. Доза 200 mg/kg была выбрана в качестве исследовательской фармакологической дозы на основе предыдущего опыта работы с ботаническими экстрактами на животных и предварительных соображений переносимости; формальная оценка зависимости «доза-эффект» не входила в план данного исследования. Масса тела регистрировалась еженедельно на протяжении всего экспериментального периода. В данном дизайне эксперимента успешность создания модели СПКЯ оценивалась с помощью протокола индукции DHEA в сочетании с конечными эндокринными и метаболическими фенотипами, включая массу тела, уровень тестостерона в сыворотке крови, соотношение LH/FSH и уровень инсулина натощак. Гистопатологическое исследование яичников, подсчет фолликулов, количественное определение желтых тел и серийный мониторинг эстрального цикла не включались в качестве конечных точек подтверждения модели, и, следовательно, интерпретация дисфункции яичников основывалась на эндокринных и метаболических показателях, а не на прямой оценке на тканевом уровне.

Сбор и обработка образцов

Образцы (сыворотка крови и фекалии) были собраны у всех трех групп (n = 8 в группе) для последующего биохимического анализа, анализа микробиоты и метаболомного анализа. Финальный сбор образцов проводили утром после ночного голодания для снижения вариабельности, связанной с циркадными ритмами и кормлением. Образцы крови собирали из брюшной аорты под воздействием анестезии и центрифугировали при 3,000 × g в течение 15 минут при 4°C для получения сыворотки, которую затем разделяли на аликвоты и хранили при -80°C до проведения гормонального и метаболомного анализов. Свежие образцы фекалий собирали непосредственно из слепой кишки в стерильные криопробирки в асептических условиях; образцы транспортировали на сухом льду, подвергали мгновенной заморозке в жидком азоте в течение 10 минут после сбора и хранили при -80°C до проведения секвенирования гена 16S рРНК.

Измерение уровней гормонов в сыворотке крови

Концентрации тестостерона, лютеинизирующего гормона (LH), фолликулостимулирующего гормона (FSH) и инсулина в сыворотке крови определяли с помощью имеющихся в продаже наборов для иммуноферментного анализа (ELISA) (Cusabio Biotech, Ухань, Китай) в соответствии с инструкциями производителя. Отношение LH/FSH рассчитывали как комплексный показатель дисбаланса гонадотропинов, характерного для СПКЯ. Все образцы анализировали в дублетах; измерения с коэффициентом вариации дублетов более 15% повторяли. Коэффициенты вариации внутри серии и между сериями анализов должны были оставаться ниже 10% и 15% соответственно. Потенциальные выбросы проверяли по исходным записям и данным о работе анализа; ни одно значение не было исключено только на статистических основаниях без документально подтвержденной технической причины.

Секвенирование гена 16S рРНК и биоинформатический анализ

Общая бактериальная геномная ДНК была экстрагирована из содержимого слепой кишки с использованием набора QIAamp DNA Stool Mini Kit (Qiagen, Германия) в соответствии с протоколом производителя. Качество и количество ДНК оценивали с помощью спектрофотометрии NanoDrop и электрофореза в агарозном геле; экстракты ДНК хранились при -80°C до момента конструирования библиотек. Гипервариабельные участки V3-V4 гена 16S рРНК амплифицировали с использованием универсальных праймеров 338F (5'-ACTCCTACGGGAGGCAGCA-3') и 806R (5'-GGACTACHVGGGTWTCTAAT-3') с адаптерными последовательностями Illumina. Библиотеки ампликонов конструировали, очищали, количественно определяли, объединяли в эквимолярных концентрациях и секвенировали на платформе Illumina NovaSeq 6000 (Novogene, Пекин, Китай) с использованием парноконцевых чтений по 250 bp.

Необработанные данные секвенирования обрабатывали с помощью конвейера QIIME2 (версия 2022.2). Парно-концевые чтения подвергали демультиплексированию, объединению и фильтрации по качеству с пороговым значением показателя Phred не менее 20, после чего обрабатывали с помощью DADA2 для удаления химерных последовательностей и генерации вариантов последовательностей ампликонов (ASV). Таксономическую классификацию проводили по эталонной базе данных SILVA 138 с использованием наивного байесовского классификатора. Для оценки разнообразия и богатства внутри образцов рассчитывали показатели альфа-разнообразия, включая индекс Шеннона, индекс Симпсона и оценку Chao1. Данные о глубине секвенирования, включая сводные данные по чтениям, таблицы обилия ASV, покрытие Гуда и файлы кривых разрежения, рассматривали как часть набора данных микробиома, описанного в разделе «Доступность данных». Линейный дискриминантный анализ размера эффекта (LEfSe) использовали для выявления таксонов, ассоциированных с заболеванием, при сравнении групп Control и Model с пороговым значением LDA > 2.0 и P < 0.05; обращение эффекта под действием ZeLan оценивали путем сравнения направления сдвигов обилия таксонов в группе ZeLan относительно группы Model.

Нетаргетный метаболомный анализ

Метаболомный профиль сыворотки крови был получен с помощью ультравысокоэффективной жидкостной хроматографии в сочетании с квадрупольной времяпролетной масс-спектрометрией (UHPLC-Q-TOF-MS; Agilent 1290 Infinity II/6550, США). Образцы сыворотки (100 μL) смешивали с 400 μL холодного метанола:ацетонитрила (1:1, v/v), содержащего внутренние стандарты, перемешивали на вортексе и инкубировали при -20°C в течение 1 часа для осаждения белков. После центрифугирования при 14,000 × g в течение 15 минут супернатанты высушивали в потоке азота и восстанавливали в 100 μL ацетонитрила:воды (1:1, v/v) для последующего анализа. Хроматографическое разделение проводили на колонке ACQUITY UPLC HSS T3 (2.1 × 100 mm, 1.8 μm) при температуре 40°C, используя в качестве подвижной фазы A воду, содержащую 0.1% муравьиной кислоты, и в качестве подвижной фазы B ацетонитрил, содержащий 0.1% муравьиной кислоты, при скорости потока 0.30 mL/min. Для разделения метаболитов использовали программу градиента с увеличением доли органической фазы от 5% до 95% с последующей промывкой и реэквилибрацией колонки. Данные масс-спектрометрии регистрировали как в режиме положительной, так и в режиме отрицательной ионизации электрораспылением в диапазоне m/z 50–1200; параметры источника включали: напряжение на капилляре 3.5 kV, поток осушающего газа 10 L/min, температура осушающего газа 325°C, давление распылителя 35 psi и напряжение фрагментатора 120 V.

Файлы с необработанными данными были конвертированы в формат mzXML и обработаны с использованием пакета XCMS в среде R для детектирования пиков, выравнивания времени удерживания и интегрирования площади пиков. Для мониторинга стабильности прибора в аналитическую последовательность на разных этапах были включены образцы контроля качества, приготовленные путем объединения равных аликвот всех экстрактов сыворотки. Признаки с избыточным количеством пропущенных значений или нестабильной воспроизводимостью в контрольных образцах были удалены перед статистическим моделированием. Идентификация метаболитов проводилась путем сопоставления точной массы, времени удерживания и паттернов MS/MS-фрагментации с данными Human Metabolome Database (HMDB), METLIN и внутренними спектральными библиотеками. Многомерный статистический анализ выполняли с помощью MetaboAnalyst 5.0. Признаки метаболитов, отобранные для последующего представления, приоритизировались на основе комбинированного критерия, включающего вклад в многомерную дискриминацию, направление изменения кратности (fold-change) и статистическую значимость; значения P были скорректированы с использованием метода Бенджамини-Хохберга для учета множественного тестирования. Полная аннотированная таблица результатов, содержащая 52 признака метаболитов, представлена в Supplementary Table 1. Анализ обогащения метаболических путей проводили с использованием базы данных Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG).

Статистический анализ

Весь статистический анализ был выполнен с использованием программы SPSS версии 26.0 (IBM Corporation, Armonk, NY, USA) и программного обеспечения R (версия 4.2.1). Непрерывные данные были представлены как среднее значение ± стандартное отклонение (SD); перед проведением инференциального анализа нормальность распределения данных оценивали с помощью теста Шапиро-Уилка. Для данных с нормальным распределением для сравнения нескольких групп использовали однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) с последующим апостериорным тестом Тьюки; для данных без нормального распределения применяли критерий Краскела-Уоллиса с последующим апостериорным тестом Данна. Корреляции между таксонами кишечных микробов и метаболитами сыворотки оценивали с помощью коэффициента ранговой корреляции Спирмена и визуализировали в виде иерархически кластеризованных тепловых карт. P-значения корреляций корректировали для множественного тестирования с помощью метода контроля ложных открытий Бенджамини-Хохберга; интерпретировались только те корреляции, которые были согласованны по направлению и статистически значимы. Двустороннее P-значение < 0.05 считалось статистически значимым, если не был указан скорректированный порог P-значения.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Влияние экстракта ZeLan на клинические фенотипы СПКЯ

Введение DHEA индуцировало у крыс эндокринные и метаболические фенотипы, подобные СПКЯ, о чем свидетельствует значительное увеличение массы тела, концентрации тестостерона в сыворотке крови, соотношения LH/FSH и уровней инсулина натощак по сравнению с контрольной группой (все P < 0.05). Оценка распределения с помощью критерия Шапиро-Уилка подтвердила применимость параметрического анализа для основных показателей массы тел...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

Настоящее исследование предоставляет доказательства того, что экстракт ZeLan улучшает эндокринные и метаболические фенотипы, связанные с СПКЯ, в модели крыс с индуцированным DHEA, и что эти эффекты сопряжены с благоприятными изменениями в составе микробиоты кишечника и метаболических профилях сыворотки. Интегрированный мультиомный подход показал, что терапия ZeLan уменьшает гиперandрогению, снижает повышенное соотношение LH/FSH и инсулинорезистентность, частично восстанавливая при этом альфа-разнообразие микробиома кишеч...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Благодарности

Данное исследование было профинансировано в рамках Плана научно-исследовательских проектов Администрации традиционной китайской медицины провинции Хэбэй (грант № 2021316).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
АцетонитрилFisher Chemical / Thermo Fisher ScientificA955-4Optima, сорт LC-MS, 4 л; подвижная фаза и реконституция образца
колонка ACQUITY UPLC HSS T3Waters Corporation186003539100 Å, 1.8 μm, 2.1 × 100 мм; разделение методом УВЭЖХ
Система электрофореза в агарозном гелеBio-Rad Laboratories1704486Система горизонтального электрофореза Mini-Sub Cell GT; оценка качества ДНК
Agilent 1290 Infinity II/6550 UHPLC-Q-TOF-MSAgilent TechnologiesG7120A/G7167B/G7116B/G6550Bкомплект модулей UHPLC 1290 Infinity II, сопряженный с Q-TOF MS 6550 iFunnel; платформа для нетаргетного метаболомного анализа сыворотки крови
Алгоритм DADA2BioconductorВерсия 1.24.0Генерация ASV и удаление химер; версия соответствует рабочему процессу R 4.2.1/Bioconductor 3.15
Дегидроэпиандростерон (ДГЭА)Sigma-Aldrich / MilliporeSigmaD4000Индукция модели СПКЯ; 6 мг/100 г массы тела; CAS 53-43-0
Дистиллированная водаInvitrogen / Thermo Fisher Scientific10977015Сверхчистая дистиллированная вода, не содержащая ДНКаз и РНКаз; растворитель для перорального зондирования в контрольной группе и группе модели
Муравьиная кислотаFisher Chemical / Thermo Fisher ScientificA117-50Optima, степень чистоты для ЖХ-МС, 50 мл; добавка 0,1% для подвижных фаз ЖХ-МС
База данных метаболома человекаUniversity of Alberta / HMDBHMDB 5.0База данных аннотаций метаболитов
платформа Illumina NovaSeq 6000Illumina20012850Система секвенирования, используемая поставщиком услуг по секвенированию для парноконцевого секвенирования 16S рРНК (длина прочтения 250 п.н.)
Трава Lycopus lucidus Turcz.Beijing Tongrentang Chinese Medicine Co., Ltd.Партия ZL-20230315Аутентифицированное растительное сырье для водного экстракта ZeLan
МетанолFisher Chemical / Thermo Fisher ScientificA456-4Optima, степень чистоты для ЖХ-МС, 4 л; осаждение белков для метаболомики сыворотки крови
база данных METLINScripps ResearchMETLIN Classic 2023База данных масс-спектральной аннотации метаболитов
Спектрофотометр NanoDropThermo Fisher ScientificND-ONE-WМикрообъемный УФ-видимый спектрофотометр NanoDrop One; оценка количества и чистоты ДНК
Набор QIAamp Fast DNA Stool Mini KitQiagen51604Экстракция ДНК из содержимого слепой кишки; набор для выделения ДНК из кала на 50 проб
QIIME2Команда разработчиков QIIME2Версия 2022.2Обработка последовательностей 16S рРНК
программное обеспечение RR FoundationВерсия 4.2.1Статистический анализ и обработка с помощью XCMS
Наборы для ИФА сыворотки на определение тестостерона, ЛГ, ФСГ и инсулинаCusabio BiotechCSB-E05100r; CSB-E12654r; CSB-E06869r; CSB-E05070rНаборы для ИФА на тестостерон, ЛГ, ФСГ и инсулин крысы для количественного определения гормонов и инсулина в сыворотке крови
Кунжутное маслоSigma-Aldrich / MilliporeSigmaS3547Растворитель для инъекций DHEA
Пентобарбитал натрияSigma-Aldrich / MilliporeSigmaP3761Анестезия; 50 мг/кг внутрибрюшинно
программное обеспечение SPSSIBM CorporationВерсия 26.0Статистический анализ
Универсальные праймеры к 16S рРНК 338F/806RSangon Biotech (Shanghai) Co., Ltd.Специальный синтез: 338F/806RАмплификация регионов V3-V4; 338F ACTCCTACGGGAGGCAGCAG, 806R GGACTACHVGGGTWTCTAAT
Пакет XCMSBioconductor / RВерсия 3.18.0Детекция пиков, выравнивание по времени удерживания и интегрирование
Экстракт ZeLanСобственный водный экстрактПартия ZLE-20230402Введение препарата через рот (пероральный зонд); стандартизированное общее содержание флавоноидов ≥2.5%

Ссылки

  1. Joham AE, Norman RJ, Stener-Victorin E, et al. Polycystic ovary syndrome. Lancet Diabetes Endocrinol. 2022;10(9):668-680.
  2. Islam H, Masud J, Islam YN, et al. An update on polycystic ovary syndrome: a review of the current state of knowledge in diagnosis, genetic etiology, and emerging treatment options. Womens Health (Lond). 2022;18:17455057221117966.
  3. Azziz R, Carmina E, Chen Z, et al. Polycystic ovary syndrome. Nat Rev Dis Primers. 2016;2:16057.
  4. Fahs D, Salloum D, Nasrallah M, et al. Polycystic ovary syndrome: pathophysiology and controversies in diagnosis. Diagnostics (Basel). 2023;13(9):1559.
  5. Conway G, Dewailly D, Diamanti-Kandarakis E, et al. The polycystic ovary syndrome: a position statement from the European Society of Endocrinology. Eur J Endocrinol. 2014;171(4):P1-P29.
  6. Huddleston HG, Dokras A. Diagnosis and treatment of polycystic ovary syndrome. JAMA. 2022;327(3):274-275.
  7. Zhang J, Xin X, Zhang H, et al. The efficacy of Chinese herbal medicine in animal models of polycystic ovary syndrome: a systematic review and meta-analysis. Evid Based Complement Alternat Med. 2022;2022:4892215.
  8. Chen J, Na E, Lim SY. Effect of fractions from Lycopus lucidus Turcz. leaves on genomic DNA oxidation and matrix metalloproteinase activity. Comb Chem High Throughput Screen. 2022;25(10):1778-1784.
  9. Ślusarczyk S, Hajnos M, Skalicka-Woźniak K, et al. Antioxidant activity of polyphenols from Lycopus lucidus Turcz. Food Chem. 2009;113(1):134-138.
  10. Qi X, Yun C, Sun L, et al. Gut microbiota-bile acid-interleukin-22 axis orchestrates polycystic ovary syndrome. Nat Med. 2019;25(8):1225-1233.
  11. He FF, Li YM. Role of gut microbiota in the development of insulin resistance and the mechanism underlying polycystic ovary syndrome. J Ovarian Res. 2020;13(1):73.
  12. Chadchan SB, Singh V, Kommagani R. Female reproductive dysfunctions and the gut microbiota. J Mol Endocrinol. 2022;69(3):R81-R94.
  13. Puspitasari VD, Lestari ES, Pramono N. Testosterone induced Wistar rat model for gut microbiota dysbiosis of polycystic ovarian syndrome research. J Indones Med Assoc. 2024;74(3):132-140.
  14. Zhang J, Sun Z, Jiang S, et al. Probiotic Bifidobacterium lactis V9 regulates the secretion of sex hormones in polycystic ovary syndrome patients. mSystems. 2019;4(2):e00017-19.
  15. Xuan Y, Hong X, Zhou X, et al. The vaginal metabolomics profile with features of polycystic ovary syndrome: a pilot investigation in China. PeerJ. 2024;12:e18194.
  16. Hu M, Zhang Y, Guo X, et al. Hyperandrogenism and insulin resistance induce gravid uterine defects in association with mitochondrial dysfunction and aberrant ROS production. Endocrinology. 2019;160(9):2208-2223.
  17. Moini Jazani A, Nasimi Doost Azgomi H, Nasimi Doost Azgomi A, et al. A comprehensive review of clinical studies with herbal medicine on polycystic ovary syndrome (PCOS). DARU J Pharm Sci. 2019;27(2):863-877.
  18. McCartney CR, Marshall JC. Polycystic ovary syndrome. N Engl J Med. 2016;375(1):54-64.
  19. Cui Y, Zhang C, Li X, et al. Systematic review and meta-analysis of animal experiments on Bushen formulas for the treatment of polycystic ovary syndrome. Sci Rep. 2025;15(1):7648.
  20. Thackray VG. Sex, microbes, and polycystic ovary syndrome. Trends Endocrinol Metab. 2019;30(1):54-65.
  21. Torres PJ, Siakowska M, Banaszewska B, et al. Gut microbial diversity in women with polycystic ovary syndrome correlates with hyperandrogenism. J Clin Endocrinol Metab. 2018;103(4):1502-1511.
  22. Insenser M, Murri M, Del Campo R, et al. Gut microbiota and the polycystic ovary syndrome: influence of sex, sex hormones, and obesity. J Clin Endocrinol Metab. 2018;103(7):2552-2562.
  23. Guo Y, Qi Y, Yang X, et al. Association between polycystic ovary syndrome and gut microbiota. PLoS One. 2016;11(4):e0153196.
  24. Liu R, Zhang C, Shi Y, et al. Dysbiosis of gut microbiota associated with clinical parameters in polycystic ovary syndrome. Front Microbiol. 2017;8:324.
  25. Jobira B, Frank DN, Pyle L, et al. Obese adolescents with PCOS have altered biodiversity and relative abundance in gastrointestinal microbiota. J Clin Endocrinol Metab. 2020;105(6):e2134-e2144.
  26. Bai X, Ma J, Wu X, et al. Impact of visceral obesity on structural and functional alterations of gut microbiota in polycystic ovary syndrome (PCOS): a pilot study using metagenomic analysis. Diabetes Metab Syndr Obes. 2023;16:1-14.
  27. Rizk MG, Thackray VG. Intersection of polycystic ovary syndrome and the gut microbiome. J Endocr Soc. 2021;5(2):bvaa177.
  28. He S, Li H, Yu Z, et al. The gut microbiome and sex hormone-related diseases. Front Microbiol. 2021;12:711137.
  29. Chu W, Han Q, Xu J, et al. Metagenomic analysis identified microbiome alterations and pathological association between intestinal microbiota and polycystic ovary syndrome. Fertil Steril. 2020;113(6):1286-1298.
  30. Yurtdaş G, Akdevelioğlu Y. A new approach to polycystic ovary syndrome: the gut microbiota. J Am Coll Nutr. 2020;39(4):371-382.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Больше статей

Терапия ZeLanсеквенирование 16S рРНКметаболомика сыворотки кровиUHPLC-Q-TOF-MSмикробное разнообразиестероидные гормоны
Связаться с нами
Порекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия использования

Политики

© 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.