Diabetes-related molecular signatures in infrared spectra of human saliva
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
BACKGROUND: There is an ongoing need for improvements in non-invasive, point-of-care tools for the diagnosis and prognosis of diabetes mellitus. Ideally, such technologies would allow for community screening. METHODS: In this study, we employed infrared spectroscopy as a novel diagnostic tool in the prediction of diabetic status by analyzing the molecular and sub-molecular spectral signatures of saliva collected from subjects with diabetes (n = 39) and healthy controls (n = 22). RESULTS: Spectral analysis revealed differences in several major metabolic components - lipid, proteins, glucose, thiocyanate and carboxylate - that clearly demarcate healthy and diseased saliva. The overall accuracy for the diagnosis of diabetes based on infrared spectroscopy was 100% on the training set and 88.2% on the validation set. Therefore, we have established that infrared spectroscopy can be used to generate complex biochemical profiles in saliva and identify several potential diabetes-associated spectral features. CONCLUSIONS: Infrared spectroscopy may represent an appropriate tool with which to identify novel diseases mechanisms, risk factors for diabetic complications and markers of therapeutic efficacy. Further study into the potential utility of infrared spectroscopy as diagnostic and prognostic tool for diabetes is warranted.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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