Characterization of the seminal plasma proteome in men with prostatitis by mass spectrometry
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: Prostatitis is an inflammation of the prostate gland which affects approximately 10% of men. Despite its frequency, diagnosing prostatitis and monitoring patient response to treatment remains frustrating. As the prostate contributes a substantial percentage of proteins to seminal plasma, we hypothesized that a protein biomarker of prostatitis might be found by comparing the seminal plasma proteome of patients with and without prostatitis. RESULTS: Using mass spectrometry, we identified 1708 proteins in the pooled seminal plasma of 5 prostatitis patients. Comparing this list to a previously published list of seminal plasma proteins in the pooled seminal plasma of 5 healthy, fertile controls yielded 1464 proteins in common, 413 found only in the control group, and 254 found only in the prostatitis group. Applying a set of criteria to this dataset, we generated a high-confidence list of 59 candidate prostatitis biomarkers, 33 of which were significantly increased in prostatitis as compared to control, and 26 of which were decreased. The candidates were analyzed using Gene Ontology and Ingenuity Pathway analysis to delineate their subcellular localizations and functions. CONCLUSIONS: Thus, in this study, we identified 59 putative biomarkers in seminal plasma that need further validation for diagnosis and monitoring of prostatitis.
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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) | 0,000 | 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