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Enregistrement W2064895463 · doi:10.1016/j.jprot.2013.12.003

Applicability of a high-throughput shotgun plasma protein screening approach in understanding maternal biological pathways relevant to infant birth weight outcome

2013· article· en· W2064895463 sur OpenAlexafffund
Premkumari Kumarathasan, Renaud Vincent, Dharani Das, Susantha Mohottalage, Erica Blais, Katrin Blank, Ngoc Q. Vuong, Tye E. Arbuckle, William D. Fraser

Notice bibliographique

RevueJournal of Proteomics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineHealth Canada
Organismes subventionnairesLos Alamos National LaboratoryCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAdverse Outcome PathwayBiomarkerPregnancyPregnancy-associated plasma protein AProteomicsShotgun proteomicsBirth weightShotgunComputational biologyMultiplexMedicineBioinformaticsLow birth weightBiologyFetusGeneticsFirst trimesterGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are reports linking maternal nutritional status, smoking and environmental chemical exposures to adverse pregnancy outcomes. However, biological bases for association between some of these factors and birth outcomes are yet to be established. The objective of this preliminary work is to test the capability of a new high-throughput shotgun plasma proteomic screening in identifying maternal changes relevant to pregnancy outcome. A subset of third trimester plasma samples (N=12) associated with normal and low-birth weight infants were fractionated, tryptic-digested and analyzed for global proteomic changes using a MALDI-TOF-TOF-MS methodology. Mass spectral data were mined for candidate biomarkers using bioinformatic and statistical tools. Maternal plasma profiles of cytokines (e.g. IL8, TNF-α), chemokines (e.g. MCP-1) and cardiovascular endpoints (e.g. ET-1, MMP-9) were analyzed by a targeted approach using multiplex protein array and HPLC-Fluorescence methods. Target and global plasma proteomic markers were used to identify protein interaction networks and maternal biological pathways relevant to low infant birth weight. Our results exhibited the potential to discriminate specific maternal physiologies relevant to risk of adverse birth outcomes. This proteomic approach can be valuable in understanding the impacts of maternal factors such as environmental contaminant exposures and nutrition on birth outcomes in future work. BIOLOGICAL SIGNIFICANCE: We demonstrate here the fitness of mass spectrometry-based shot-gun proteomics for surveillance of biological changes in mothers, and for adverse pathway analysis in combination with target biomarker information. This approach has potential for enabling early detection of mothers at risk for low infant birth weight and preterm birth, and thus early intervention for mitigation and prevention of adverse pregnancy outcomes. This article is part of a Special Issue entitled: Can Proteomics Fill the Gap Between Genomics and Phenotypes?

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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