SJ
Sarah Jeanfavre
Author with expertise in Advances in Metabolomics Research
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
11
(73% Open Access)
Cited by:
704
h-index:
13
/
i10-index:
13
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Bacteroides-Derived Sphingolipids Are Critical for Maintaining Intestinal Homeostasis and Symbiosis

Eric Brown et al.May 1, 2019
Sphingolipids are structural membrane components and important eukaryotic signaling molecules. Sphingolipids regulate inflammation and immunity and were recently identified as the most differentially abundant metabolite in stool from inflammatory bowel disease (IBD) patients. Commensal bacteria from the Bacteroidetes phylum also produce sphingolipids, but the impact of these metabolites on host pathways is largely uncharacterized. To determine whether bacterial sphingolipids modulate intestinal health, we colonized germ-free mice with a sphingolipid-deficient Bacteroides thetaiotaomicron strain. A lack of Bacteroides-derived sphingolipids resulted in intestinal inflammation and altered host ceramide pools in mice. Using lipidomic analysis, we described a sphingolipid biosynthesis pathway and revealed a variety of Bacteroides-derived sphingolipids including ceramide phosphoinositol and deoxy-sphingolipids. Annotating Bacteroides sphingolipids in an IBD metabolomic dataset revealed lower abundances in IBD and negative correlations with inflammation and host sphingolipid production. These data highlight the role of bacterial sphingolipids in maintaining homeostasis and symbiosis in the gut.
0
Citation335
0
Save
1

Eclipse: Alignment of Two or More Nontargeted LC-MS Metabolomics Datasets using Directed Subalignments

Daniel Hitchcock et al.Jun 11, 2023
ABSTRACT Nontargeted LC-MS metabolomics datasets contain a wealth of information but present many challenges during analysis and processing. Often, more than two independently processed datasets must be aligned, but no software natively allows for this. To align two or more processed nontargeted datasets, we have created an open-source Python package called Eclipse. Eclipse uses a novel subalignment approach to model the whole alignment and has built-in graph aggregation options for reporting tabular data. Each subalignment independently transforms and scales feature descriptors (retention time, mass-to-charge ratio, average feature intensity) and scores feature matches in a data driven approach. Subalignments run independently, thus could be run in parallel or over time to construct large networks. Eclipse is fast (two datasets in 7 seconds, nine datasets in 39 seconds), workflow-agnostic, and customizable even for use outside of LC-MS datasets should a need arise. Eclipse is open source and available as part of our broader processing tools BMXP ( https://github.com/broadinstitute/bmxp ). Eclipse can be installed via the pip command “pip install bmxp”.
0

Genetic screening and metabolomics identify glial adenosine metabolism as a therapeutic target in Parkinson's disease

Maggie Sodders et al.May 15, 2024
Parkinson's disease (PD) is the second most common neurodegenerative disorder and lacks disease-modifying therapies. We developed a Drosophila model for identifying novel glial-based therapeutic targets for PD. Human alpha-synuclein is expressed in neurons and individual genes are independently knocked down in glia. We performed a forward genetic screen, knocking down the entire Drosophila kinome in glia in alpha-synuclein expressing flies. Among the top hits were five genes (Ak1, Ak6, Adk1, Adk2, and awd) involved in adenosine metabolism. Knockdown of each gene improved locomotor dysfunction, rescued neurodegeneration, and increased brain adenosine levels. We determined that the mechanism of neuroprotection involves adenosine itself, as opposed to a downstream metabolite. We dove deeper into the mechanism for one gene, Ak1, finding rescue of dopaminergic neuron loss, alpha-synuclein aggregation, and bioenergetic dysfunction after glial Ak1 knockdown. We performed metabolomics in Drosophila and in human PD patients, allowing us to comprehensively characterize changes in purine metabolism and identify potential biomarkers of dysfunctional adenosine metabolism in people. These experiments support glial adenosine as a novel therapeutic target in PD.
0

A prospective analysis of circulating plasma metabolomics and ovarian cancer risk

Oana Zeleznik et al.Jun 7, 2019
We assessed the association of pre-diagnostic plasma metabolites (N=420) with ovarian cancer risk. We included 252 cases and 252 matched controls from the Nurses’ Health Studies. Multivariable logistic regression was used to estimate odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) comparing the 90th-10th percentile in metabolite levels, using permutation tests to account for testing multiple correlated hypotheses. Weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) modules (n=10) and metabolite set enrichment analysis (MSEA; n=23) were also evaluated. Pseudouridine had the strongest statistical association with ovarian cancer risk overall (OR=2.56, 95%CI=1.48-4.45; p=0.001/adjusted-p=0.15). C36:2 phosphatidylcholine (PC) plasmalogen had the strongest statistical association with lower risk (OR=0.11, 95%CI=0.03-0.35; p<0.001/adjusted-p=0.06) and pseudouridine with higher risk (OR=9.84, 95%CI=2.89-37.82; p<0.001/adjusted-p=0.07) of non-serous tumors. Seven WGCNA modules and 15 classes were associated with risk at FDR≤0.20. Triacylglycerols (TAGs) showed heterogeneity by tumor aggressiveness (case-only heterogeneity-p<0.0001). TAG association with risk overall and serous tumors differed by acyl carbon content and saturation. Pseudouridine may be a novel risk factor for ovarian cancer. TAGs may also be important, particularly for rapidly fatal tumors, with associations differing by structural features. Validation in independent prospective studies and complementary experimental work to understand biological mechanisms is needed.
Load More