Identification of β2‐microglobulin as a urinary biomarker for chronic allograft nephropathy using proteomic methods
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
PURPOSE: Chronic allograft nephropathy (CAN) remains the leading cause of renal graft loss after the first year following renal transplantation. This study aimed to identify novel urinary proteomic profiles, which could distinguish and predict CAN in susceptible individuals. EXPERIMENTAL DESIGN: The study included 34 renal transplant patients with histologically proven CAN and 36 patients with normal renal transplant function. High-throughput proteomic profiles were generated from urine samples with three different ProteinChip arrays by surface-enhanced laser-desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry (SELDI-TOF-MS). Following SELDI, a biomarker pattern software analysis was performed which led to the identification of a novel biomarker pattern that could distinguish patients with CAN from those with normal renal function. RESULTS: An 11.7 kDa protein identified as β2 microglobulin was the primary protein of this biomarker pattern, distinguishing CAN from control patients (receiver operator characteristic [ROC]=0.996). SELDI-TOF-MS comparison of purified β2 microglobulin protein and CAN urine demonstrated identical 11.7 kDa protein peaks. Significantly, higher concentrations of 2 microglobulin were found in the urine of patients with CAN compared with the urine of normal renal function transplant recipients (p<0.001). CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Although further validation in a larger more diverse patient population is required to determine if this β2 microglobulin protein biomarker will provide a potential means of diagnosing CAN by noninvasive methods in a clinical setting, this study clearly shows a capability to stratify control and disease patients.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle