Identification of Trypanosome Proteins in Plasma from African Sleeping Sickness Patients Infected with T. b. rhodesiense
Notice bibliographique
Résumé
Control of human African sleeping sickness, caused by subspecies of the protozoan parasite Trypanosoma brucei, is based on preventing transmission by elimination of the tsetse vector and by active diagnostic screening and treatment of infected patients. To identify trypanosome proteins that have potential as biomarkers for detection and monitoring of African sleeping sickness, we have used a 'deep-mining" proteomics approach to identify trypanosome proteins in human plasma. Abundant human plasma proteins were removed by immunodepletion. Depleted plasma samples were then digested to peptides with trypsin, fractionated by basic reversed phase and each fraction analyzed by liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS). This sample processing and analysis method enabled identification of low levels of trypanosome proteins in pooled plasma from late stage sleeping sickness patients infected with Trypanosoma brucei rhodesiense. A total of 254 trypanosome proteins were confidently identified. Many of the parasite proteins identified were of unknown function, although metabolic enzymes, chaperones, proteases and ubiquitin-related/acting proteins were found. This approach to the identification of conserved, soluble trypanosome proteins in human plasma offers a possible route to improved disease diagnosis and monitoring, since these molecules are potential biomarkers for the development of a new generation of antigen-detection assays. The combined immuno-depletion/mass spectrometric approach can be applied to a variety of infectious diseases for unbiased biomarker identification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».