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UNIVERSIDAD POPULAR AUTÓNOMA DEL ESTADO DE PUEBLA.
Nombre y Clave del Curso:
Bioquímica del metabolismo 101 - 136 - BIO042- 008.
Catedrático: Dr(a). Lillhian Arely Flores González.
Alumnas e ID:
Hernández Vega Barbara 3543666.
Guzmán Hernandez Emilia 3488342.
Tapia Suarez Alexa Carolina 3542933.
García Sauceda Hannia 195252.
Hernández Zarate Alessandra María 3489979.
Facultad: Medicina
Título del Trabajo: Proyecto Final
Grupo: 8.
Equipo : 2
Periodo: Primavera 2024.
Entrega: 23 de agosto del 2024.
Rúbrica Criterios Calificaciones Puntos Portada completa: nombre de la universidad, de la facultad, integrantes del equipo, materia y fecha de entrega y cotejo 2 ptos. COMPLETO 1 ptos. INCOMPLETO 0 ptos. NO ENTREGADO / 2 pts Auto y coevaluación Calificación promediada de 0 a 6: 0 PUNTOS de 7 a 8: 1 PUNTO de 9 a 10: 2 PUNTOS 2 ptos. MUY BIEN 1 ptos. BIEN 0 ptos. DEFICIENTE / 2 pts Nombre y liga digital activa de los artículos de referencias que se utilizaran en el desarrollo del tema ( referencias bibliográficas APA, artículos científicos indexados no mayor a 5 años de publicación 2 ptos. COMPLETO 1 ptos. INCOMPLETO 0 ptos. NO ENTREGADO / 2 pts Una idea principal de cada una de las 3 referencias mínimas que hable de lo que trata el artículo y porque es relevante para el tema 2 ptos. COMPLETO 1 ptos. INCOMPLETO 0 ptos. NO ENTREGADO / 2 pts Título y referencias en APA de los artículos científicos elegidos 2 ptos. COMPLETO 1 ptos. INCOMPLETO 0 ptos. NO ENTREGADO / 2 pts
DIABETES
Nombre del artículo Tema a trabaja r Liga activa del articulo Idea principal y relevancia. Referencia bibliográfic a APA 1 .Metabolomi cs in Diabetes and Diabetic Complications : Insights from Epidemiologic al Studies La diabetes https://www.mdpi.com/2073-4409/10/11/ El artículo "Metabolomics in Diabetes and Diabetic Complications: Insights from Epidemiological Studies" de Qiao Jin y Ronald Ching Wan Ma, publicado en la revista Cells, aborda la creciente prevalencia de la diabetes y sus complicaciones, como enfermedades cardiovasculares y renales. Se destaca la importancia de identificar biomarcadores para la detección, diagnóstico y pronóstico de la diabetes y sus complicaciones, así como la comprensión de las vías moleculares involucradas en su desarrollo. El uso de la metabolómica, que permite identificar y cuantificar múltiples biomarcadores de manera simultánea, se presenta como una herramienta valiosa para descubrir nuevos biomarcadores asociados con la diabetes tipo 2 (T2D) y sus complicaciones. Se mencionan metabolitos específicos, como aminoácidos de cadena ramificada y Jin, Q., & Ma, R. C. W. (2021). Metabolomics in diabetes and diabetic complications: Insights from epidemiologic al studies. Cells (Basel, Switzerland), 10(11), 2832.
productos del metabolismo energético, que han sido identificados en estudios epidemiológicos. El artículo también discute la integración de la metabolómica con otros datos ómicos (genómica, transcriptómica, proteómica) para ofrecer una red metabólica comprensiva que facilite la inferencia causal y la identificación de objetivos terapéuticos. Se concluye que la metabolómica puede profundizar la comprensión molecular de la diabetes y mejorar la prevención y el manejo clínico de la T2D y sus complicaciones.
Metabolomics of Type 1 and Type 2 Diabetes La diabetes (^) https://doi.org/10.3390/ijms El artículo "Metabolomics of Type 1 and Type 2 Diabetes" revisa la relación entre metabolitos y las diabetes tipo 1 (T1D) y tipo 2 (T2D). Ambas son enfermedades crónicas que afectan a millones de personas y están asociadas con altos costos de atención médica. Se destaca que el análisis metabolómico de alta capacidad puede proporcionar información valiosa sobre las vías patofisiológicas de estas enfermedades y ayudar en su manejo. Arneth, B., Arneth, R., & Shams, M. (2019). Metabolomics of type 1 and type 2 diabetes. International Journal of Molecular Sciences, 20(10), 2467.
relacionados con enfermedades hepáticas y vasculares. El estudio concluye que estos metabolitos podrían servir como biomarcadores novedosos para la sensibilidad a la insulina asociada a la obesidad y sugiere que la identificación de estos metabolitos puede tener aplicaciones diagnósticas y terapéuticas. Se recomienda realizar estudios adicionales para validar estas asociaciones y explorar su funcionalidad.
