Semiquantitative proteomic analysis of human hippocampal tissues from Alzheimer’s disease and age-matched control brains
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) is the most common type of dementia affecting people over 65 years of age. The hallmarks of AD are the extracellular deposits known as amyloid β plaques and the intracellular neurofibrillary tangles, both of which are the principal players involved in synaptic loss and neuronal cell death. Tau protein and Aβ fragment 1-42 have been investigated so far in cerebrospinal fluid as a potential AD biomarkers. However, an urgent need to identify novel biomarkers which will capture disease in the early stages and with better specificity remains. High-throughput proteomic and pathway analysis of hippocampal tissue provides a valuable source of disease-related proteins and biomarker candidates, since it represents one of the earliest affected brain regions in AD. RESULTS: In this study 2954 proteins were identified (with at least 2 peptides for 1203 proteins) from both control and AD brain tissues. Overall, 204 proteins were exclusively detected in AD and 600 proteins in control samples. Comparing AD and control exclusive proteins with cerebrospinal fluid (CSF) literature-based proteome, 40 out of 204 AD related proteins and 106 out of 600 control related proteins were also present in CSF. As most of these proteins were extracellular/secretory origin, we consider them as a potential source of candidate biomarkers that need to be further studied and verified in CSF samples. CONCLUSIONS: Our semiquantitative proteomic analysis provides one of the largest human hippocampal proteome databases. The lists of AD and control related proteins represent a panel of proteins potentially involved in AD pathogenesis and could also serve as prospective AD diagnostic 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 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 ».