An Initial Proteomic Analysis of Human Preterm Labor: Placental Membranes
Notice bibliographique
Résumé
Human preterm labor (PL) is the single most significant problem in modern Obstetrics and Gynecology, affecting approximately 10% of pregnancies worldwide, constituting the leading cause of perinatal mortality and morbidity, and contributing significantly to chronic childhood disease. Currently, our molecular understanding of PL remains staggeringly inadequate to reliably diagnose or rationally intervene in PL events; several molecular alterations have been implicated in PL, but these have proven of limited value as diagnostic/prognostic markers. The majority of PL events remain spontaneous and unpredictable: critical care emergencies. Here, we apply functional proteomics to dissect molecular mechanisms of human PL. Human placental tissue was collected in clearly differentiated cases of preterm and term labor. Highly refined two-dimensional gel electrophoresis (2DE) was used for protein separation, coupled with automated differential gel image analysis to compare the resulting proteomic maps. For this initial study, only the most important protein differences were selected for further analysis, that is, proteins that were unique to one sample, and absent from the other, with 100% reproducibility across the sample population. In total, 11 such proteins were identified by tandem mass spectrometry, falling into three distinct functional classes: structural/cytoskeletal components, ER lumenal proteins with enzymatic or chaperone functions, and proteins with anticoagulant properties. These expression changes form the groundwork for further molecular investigation of this devastating medical condition. This approach therefore holds the potential not only to define the underlying molecular components, but also to identify novel diagnostic tools and targets for rational drug intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».