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学习糖尿病时学习碳水化合物（碳水化合物）
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碳水化合物代谢遗传疾病中的代谢性心肌病和心脏缺陷：系统评价。 Conte，F。; Sam，J.E。; Lefeber，
摘要：心力衰竭（HF）是一种进行性慢性病，仍然是全球死亡的主要原因，影响了6400万以上的患者。HF可能是由具有单基因病因的心肌病和先天性心脏缺陷引起的。与心脏缺陷发展相关的基因和单基因疾病的数量正在不断增长，并包括遗传的代谢杂志（IMD）。已经报道了几种影响各种代谢途径的IMD，出于心肌病和心脏缺陷。考虑到糖代谢在心脏组织中的关键作用，包括能量产生，核酸合成和糖基化，与心脏表现相关的越来越多的与碳水化合物代谢相关的IMD越来越多。在这项系统的综述中，我们提供了与碳水化合物代谢相关的IMD的全面概述，这些IMD呈现出心肌病，心律失常疾病和/或结构性心脏缺陷。我们识别出患有心脏并发症的58 IMD：3糖/糖连接转运蛋白的缺陷（GLUT3，GLUT10，THTR1）； 2个磷酸盐途径的疾病（G6PDH，TALDO）； 9糖原代谢疾病（GAA，GBE1，GDE，GYG1，GYS1，LAMP2，RBCK1，PRKAG2，G6PT1）; 29 congenital disorders of glycosylation (ALG3, ALG6, ALG9, ALG12, ATP6V1A, ATP6V1E1, B3GALTL, B3GAT3, COG1, COG7, DOLK, DPM3, FKRP, FKTN, GMPPB, MPDU1, NPL, PGM1, PIGA, PIGL, PIGN, PIGO，PIGT，PIGV，PMM2，POMT1，POMT2，SRD5A3，XYLT2）; 15碳水化合物连接的溶酶体储存疾病（CTSA，GBA1，GLA，GLB1，HEXB，IDUA，IDS，IDS，SGSH，NAGLU，HGSNAT，GNS，GNS，GALNS，GALNS，GALNS，ARSB，ARSB，GUSB，GUSB，ARSK）。通过这项系统评价，我们旨在提高人们对碳水化合物连接IMD的心脏介绍的认识，并引起人们对碳水化合物连接的致病机制的注意，这些致病机制可能是心脏并发症的基础。
低碳水化合物饮食与低
这项系统评价评估了低碳水化合物饮食（LCD）与低脂饮食（LFD）的比较疗效，以改善2型糖尿病（T2DM）或前糖尿病患者的血糖控制，体重管理和脂质谱。包括七项涉及不同种群的随机对照试验，饮食干预措施从非常低碳水化合物的生酮（LCK）饮食（通常占碳水化合物总热量摄入量的10％，脂肪较高的脂肪和中度蛋白质）到适度的碳水化合物治疗方案（30-45％的平均卡路里）。LFD优先考虑碳水化合物的摄入量（占总卡路里的50-60％），脂肪降低（<20-30％）和中等蛋白质（15-20％）。在整个研究中，与LFD相比，LCD始终显示出较大的HbA1c，空腹葡萄糖和甘油三酸酯的降低以及高密度脂蛋白胆固醇的增加。此外，LCD与使用糖尿病药物使用的显着降低有关，突出了其降低药理依赖性并改善代谢结果的潜力，包括增强的胰岛素敏感性和降低炎症。尽管长期结局和依从性的差异，但LCD还是成为管理T2DM的传统饮食方法的一种有希望的替代方法。有必要进行进一步的研究，以探索改善饮食依从性的策略，例如行为干预和技术支持，并评估长期可持续性，包括它们对心血管健康和生活质量的影响。这些发现强调了LCD在糖尿病管理中的变革潜力，并强调了对个性化饮食方法的需求。
抑郁症的新闻释放碳水化合物
新闻发布的抑郁症研究人员的碳水化合物渴望调查抑郁症人波恩的饮食偏好，2月5日 - 抑郁症影响了全球2.8亿人。精神疾病已被证明会导致饮食行为的变化。BONN（UKB），波恩大学和大学医院Tübingen的研究人员发现，尽管抑郁症患者的食欲较少，但他们更喜欢富含碳水化合物的食物。 结果现已发表在《心理医学》杂志上。 每个抑郁症都不一样。 受到它影响的某些人无法再离开房子。其他人受到限制，但可以继续他们的正常生活。 这些差异在食欲中也很明显。 患者，尤其是患有严重抑郁症的患者，经常报告其食欲变化。 “许多抑郁症患者普遍遭受食欲丧失。 其他人在抑郁症中的食欲更大，甚至引起食物的渴望，尤其是对于糖果。 这些变化可能会导致体重的变化。 “尽管有这些报道，但对于抑郁症患者的饮食偏爱知之甚少，即使这些信息也许可以促进新的治疗方法。”BONN（UKB），波恩大学和大学医院Tübingen的研究人员发现，尽管抑郁症患者的食欲较少，但他们更喜欢富含碳水化合物的食物。结果现已发表在《心理医学》杂志上。每个抑郁症都不一样。受到它影响的某些人无法再离开房子。其他人受到限制，但可以继续他们的正常生活。这些差异在食欲中也很明显。患者，尤其是患有严重抑郁症的患者，经常报告其食欲变化。“许多抑郁症患者普遍遭受食欲丧失。其他人在抑郁症中的食欲更大，甚至引起食物的渴望，尤其是对于糖果。这些变化可能会导致体重的变化。“尽管有这些报道，但对于抑郁症患者的饮食偏爱知之甚少，即使这些信息也许可以促进新的治疗方法。”碳水化合物也被渴望，即使结合起来，该研究现在首次表明抑郁症与饮食偏爱的特定变化有关，这可以通过所示食物的组成来解释。偏好的关键成分是所谓的大量营养素，它们构成了我们的饮食：碳水化合物，蛋白质和脂肪。碳水化合物是人类细胞的主要能源之一。与健康对照组相比，患有抑郁症的人对富含脂肪和蛋白质的食物的渴望较低。相比之下，他们倾向于喜欢富含碳水化合物的食物，例如糖果。在研究中，碳水化合物的比例较高，还导致抑郁症患者的脂肪和蛋白质富含食物的喜欢增加。换句话说，抑郁症患者对结合脂肪和碳水化合物（例如牛奶巧克力）的食物的渴望也增加了。这种能量浓缩食品也倾向于表征不健康的饮食。到目前为止，人们认为对碳水化合物富含食物的渴望与更大的食欲有关。“我们现在能够证明情况并非如此。实际上，碳水化合物的渴望与抑郁症的整体严重程度，尤其是焦虑症状有关。”
植物和微生物碳水化合物结构的表征技术
这项为期5天的动手课程将提供一系列的讲座和示范，这些讲座和示范涵盖了隔离，纯化和结构表征的理论和技术，对聚，寡糖和糖偶联物的特征。参与者将使用气液色谱质谱法（GC-MS）学习糖基残基和糖基 - 连接组成分析的理论和技术。这些用于衍生化糖样品的方法，使乙醇酸酯和三甲基甲硅烷基衍生物以及部分甲基化的乙醇乙酸酯的产生，受训者通过GC-MS进行了分析。讲座和演示将涵盖通过质谱和NMR对多糖进行结构分析的技术，以及使用色谱技术，单糖和单糖类和寡糖使用HPAEC分离和纯化多糖的方法。
GlyConmr：碳水化合物特异性的数据集和基准...
分子表示学习（MRL）是机器学习对化学的有力贡献，因为它将分子转换为数值表示，这对于多样化的下游应用（例如财产预测和药物设计）至关重要。MRL在蛋白质和一般生物分子方面取得了巨大的成功，但尚未探索它在糖离和糖材料的生长领域（碳水化合物的研究和设计）中的碳水化合物。这种不足的探索主要归因于全面且策划良好的碳水化合物特异性数据集的可用性有限，并且缺乏机器学习（ML）技术，以解决碳水化合物数据带来的独特问题。解释和注释碳水化合物数据通常比蛋白质数据更复杂，需要大量的领域知识。此外，现有的MRL方法主要针对蛋白质和小生物分子进行了优化，并且对于没有特殊修饰的碳水化合物应用可能不有效。为了应对这一挑战，加速了糖基础和糖原的进展，并丰富了ML社区的数据资源，我们介绍了GlyConmr。GlyConMR包含两个富有费用的数据集，这些数据集具有2,609个碳水化合物结构和211,543个注释的核磁共振（NMR）原子级化学移位，可用于训练ML模型以进行精确原子级预测。我们量身定制了一组碳水化合物特异性的功能，并适应了现有的基于3D的图形神经网络，以解决有效预测NMR变化的问题。为了进行插图，我们在甘康MR上基准了这些经过修改的MRL模型。NMR数据是开发ML技术以促进糖性和糖材料研究的最具吸引力的起点之一，因为NMR是碳水化合物结构研究中的杰出技术，而生物分子结构是功能和特性的预测因素。
儿童和年轻人的碳水化合物计数指南1型糖尿病
作为学习计数碳水化合物的一部分，您将获得自己的胰岛素与碳水化合物比率。我们将向您展示如何使用它来弄清楚您需要给您多少胰岛素的含量。胰岛素与碳水化合物的比率因人而异。糖尿病团队将根据您的血糖水平和您吃的食物来确定您的比例。在不同的用餐时间内可能有不同的比率。
1型糖尿病中的碳水化合物|营养教育材料在线（NEMO） 昆士兰州出生策略2024-2030 临床首席教授Kim Greaves 指南：先入和产前遗传筛查
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