Surface‐enhanced laser desorption/ionization‐time of flight‐mass spectrometry (SELDI‐TOF‐MS): A new proteomic urinary test for patients with urolithiasis
Notice bibliographique
Résumé
SELDI-TOF-MS is a highly sensitive protein-analysis tool capable of detecting minute protein profile differences between biological samples. As proteins have been associated with urinary tract calculi, protein-based urinalysis may offer insights into their diagnosis. The purpose of this study was to evaluate SELDI-TOF-MS as a potential method for identifying urinary biomarkers of urolithiasis. Midstream sterile urine samples were obtained from 25 male patients with a confirmed diagnosis of urolithiasis (test group) and 25 male subjects with no known history of the disease (controls). Urinary levels of oxalate, total protein, albumin, and osteopontin were determined. Protein profiles were generated using SELDI-TOF-MS.SELDI-TOF-MS profiling revealed a relationship between protein peak intensities at 67 and 24 kDa that differed between the two groups. The ratio of p67:p24 was found to be less than 1.0 in all of the control samples (mean 0.26), while 18 out of 25 (72%) of the test group samples displayed a ratio greater than 1.0 (total group mean 4.75, P<0.001). Albumin, total protein, and oxalate levels were higher in the test group than the controls. Although SELDI-TOF-MS is not yet in widespread use in hospital and diagnostic laboratories, this system represents a promising new method for rapidly identifying patients with urolithiasis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».