Peptidomics of Urine and Other Biofluids for Cancer Diagnostics
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: Cancer is a leading cause of death worldwide. The low diagnostic sensitivity and specificity of most current cancer biomarkers make early cancer diagnosis a challenging task. The comprehensive study of peptides and small proteins in a living system, known as "peptidomics," represents an alternative technological approach to the discovery of potential biomarkers for the assessment of a wide variety of pathologies. This review examines the current status of peptidomics for several body fluids, with a focus on urine, for cancer diagnostics applications. CONTENT: Several studies have used high-throughput technologies to characterize the peptide content of different body fluids. Because of its noninvasive collection and high stability, urine is a valuable source of candidate cancer biomarkers. A wide variety of preanalytical issues concerning patient selection and sample handling need to be considered, because not doing so can affect the quality of the results by introducing bias and artifacts. Optimization of both the analytical strategies and the processing of bioinformatics data is also essential to minimize the false-discovery rate. SUMMARY: Peptidomics-based studies of urine and other body fluids have yielded a number of biomolecules and peptide panels with potential for diagnosing different types of cancer, especially of the ovary, prostate, and bladder. Large-scale studies are needed to validate these molecules as cancer biomarkers.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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