Urine proteomics: the present and future of measuring urinary protein components in disease
Notice bibliographique
Résumé
For centuries, physicians have attempted to use the urine for noninvasive assessment of disease. Today, urinalysis, in particular the measurement of proteinuria, underpins the routine assessment of patients with renal disease. More sophisticated methods for assessing specific urinary protein losses have emerged; however, albumin is still the principal urinary protein measured. Changes in the pattern of urinary protein excretion are not necessarily restricted to nephrourological disease; for instance, the appearance of beta-human chorionic gonadotropin in the urine of pregnant women is the basis for all commercially available pregnancy kits. Similarly, microalbuminuria is a clinically important marker not only of early diabetic nephropathy but also of concomitant cardiovascular disease. With the emergence of newer technologies, in particular mass spectrometry, it has become possible to study urinary protein excretion in even more detail. A variety of techniques have been used both to characterize the normal complement of urinary proteins and also to identify proteins and peptides that may facilitate earlier detection of disease, improve assessment of prognosis and allow closer monitoring of response to therapy. Such proteomics-based approaches hold great promise as the basis for new diagnostic tests and as the means to better understand disease pathogenesis. In this review, we summarize the currently available methods for urinary protein analysis and describe the newer approaches being taken to identify urinary biomarkers.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».