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Enregistrement W2062247239 · doi:10.3899/jrheum.100550

Identify Biomarkers of Neuropsychiatric Systemic Lupus Erythematosus by Matrix-assisted Laser Desorption/Ionization Time-of-Flight Mass Spectrometry Combined with Weak Cation Magnetic Beads

2011· article· en· W2062247239 sur OpenAlexvenueno aff
Ling Sun, Hua Chen, Chaojun Hu, Peng Wang, Yongzhe Li, Jing Xie, Fu-lin Tang, Denian Ba, Xuan Zhang, Wei He

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesProgram for New Century Excellent Talents in UniversityMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineMass spectrometryDesorptionChromatographyChemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To identify proteomic biomarkers in cerebrospinal fluid (CSF) and develop a diagnostic proteomic model for neuropsychiatric systemic lupus erythematosus (NPSLE). METHODS: CSF proteomic spectra were generated by matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF-MS) combined with weak cation exchange (WCX) magnetic beads. The spectra were taken from 27 patients with NPSLE before and after treatment, and 27 controls including 17 patients with scoliosis and 10 patients with SLE but without neuropsychiatric manifestation. Discriminating peaks were processed by Biomarker Patterns Software to build a decision tree model for NPSLE classification. In addition, CSF samples of 12 patients with NPSLE, 12 patients with lumbar disc herniation, and 9 patients with other neurological conditions were used as a blind test group to verify the accuracy of the model. RESULTS: Twelve discriminating mass-to-charge (m/z) peaks were identified between NPSLE and controls: m/z peaks 7740, 11962, 8065, 7661, 6637, 5978, 11384, 11744, 8595, 10848, 7170, and 5806. The diagnostic decision tree model, built with a panel of m/z peaks 8595, 7170, 7661, 7740, and 5806, recognized NPSLE with both sensitivity and specificity of 92.6%, based on training group samples, and sensitivity and specificity of 91.7% and 85.7%, respectively, based on the blind test group. In addition, the root node m/z peak 8595 protein, which was downregulated in the CSF of patients with NPSLE after treatment, was identified and confirmed as ubiquitin by immunoprecipitation and ELISA. CONCLUSION: Potential CSF biomarkers for NPSLE are identified by MALDI-TOF-MS combined with WCX magnetic beads. The novel diagnostic proteomic model with m/z peaks 8595, 7170, 7661, 7740, and 5806 is highly sensitive and relatively specific for NPSLE diagnosis. The level of ubiquitin in CSF is a promising biomarker for active NPSLE.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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