Protein Expression Profiling Reveals Distinctive Changes in Serum Proteins Associated With Chronic Pancreatitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Testing of serum for protein patterns to monitor progression of suspected to definite chronic pancreatitis (CP). METHODS: Serum samples of CP patients and healthy volunteers were fractionated on anion exchange columns and analyzed by surface-enhanced laser desorption/ionization-time-of-flight mass spectrometry to elucidate CP-related protein alterations and to identify biomarkers for this disease. Potential biomarkers were purified and identified by mass spectrometry. RESULTS: In total, 258 protein peaks were found that discriminated between the 2 groups. Analysis revealed 28 most prominent peaks on immobilized metal affinity capture coupled with Cu and CM10 protein chips, covering the m/z range between 3.3 and 33.3 kd. Performing multivariate pattern analysis, the best pattern model was obtained using fraction 6 on immobilized metal affinity capture coupled with Cu arrays with a sensitivity of 96% and a specificity of 84%. Using a combination of matrix-assisted laser desorption-ionization-time-of-flight mass spectrometry and immunodepletion, we identified 14-m/z peaks. The proteins were found to be significantly decreased in CP serum and were identified as retinol-binding protein, serum amyloid-alpha, apolipoprotein A-II (Apo A-II), Apo C-I, Apo C-II, Apo C-III, and transthyretin and truncated forms thereof. CONCLUSIONS: Distinct protein profile differences exist between normal and CP serum and reflect the metabolic and inflammatory condition in CP patients. The identified protein panel may eventually serve as a diagnostic marker set for CP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».