Serum Proteomic Changes after Randomized Prolonged Erythropoietin Treatment and/or Endurance Training: Detection of Novel Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite implementation of the biological passport to detect erythropoietin abuse, a need for additional biomarkers remains. We used a proteomic approach to identify novel serum biomarkers of prolonged erythropoiesis-stimulating agent (ESA) exposure (Darbepoietin-α) and/or aerobic training. TRIAL DESIGN: Thirty-six healthy young males were randomly assigned to the following groups: Sedentary-placebo (n = 9), Sedentary-ESA (n = 9), Training-placebo (n = 10), or Training-ESA (n = 8). They were treated with placebo/Darbepoietin-α subcutaneously once/week for 10 weeks followed by a 3-week washout period. Training consisted of supervised biking 3/week for 13 weeks at the highest possible intensity. Serum was collected at baseline, week 3 (high dose Darbepoietin-α), week 10 (reduced dose Darbepoietin-α), and after a 3-week washout period. METHODS: Serum proteins were separated according to charge and molecular mass (2D-gel electrophoresis). The identity of proteins from spots exhibiting altered intensity was determined by mass spectrometry. RESULTS: Six protein spots changed in response to Darbepoietin-α treatment. Comparing all 4 experimental groups, two protein spots (serotransferrin and haptoglobin/haptoglobin related protein) showed a significant response to Darbepoietin-α treatment. The haptoglobin/haptoglobin related protein spot showed a significantly lower intensity in all subjects in the training-ESA group during the treatment period and increased during the washout period. CONCLUSION: An isoform of haptoglobin/haptoglobin related protein could be a new anti-doping marker and merits further research. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01320449.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».