Proteomic Analysis of Seminal Plasma from Normal Volunteers and Post-Vasectomy Patients Identifies over 2000 Proteins and Candidate Biomarkers of the Urogenital System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Seminal plasma is a fluid that originates from the testis, epididymis,prostate, and seminal vesicles, and hence, proteomic studies may identify potential markers of infertility and other diseases of the genito-urinary tract. We profiled the proteomes of pooled seminal plasma from fertile Control and post-vasectomy (PV) men. PV seminal plasma samples are void of proteins originating from the testis and the epididymis due to ligation of the vas deferens, and hence, comparative analysis of Control and PV data sets allows for identification of proteins originating from these tissues. Utilizing offline MudPIT and high-resolution mass spectrometry, we were able to identify over 2000 proteins in Control and PV pools each and over 2300 proteins all together. With semiquantitative analysis using spectral counting, we catalogued 32 proteins unique to Control, 49 at lower abundance in PV, 3 unique to PV, and 25 at higher abundance in PV. We believe that proteins unique to Control or at lower abundance in PV have their origin in the testis and the epididymis. Public databases have confirmed that many of these proteins originate from the testis and epididymis and are linked to the reproductive tract. These proteins may serve as candidate biomarkers for future studies of infertility and urogenital diseases.
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.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle