The identification of disease-induced biomarkers in the urine of BSE infected cattle
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The bovine spongiform encephalopathy (BSE) epidemic and the emergence of a new human variant of Creutzfeldt-Jakob Disease (vCJD) have led to profound changes in the production and trade of agricultural goods. The rapid tests currently approved for BSE monitoring in slaughtered cattle are all based on the detection of the disease related isoform of the prion protein, PrPd, in brain tissue and consequently are only suitable for post-mortem diagnosis. OBJECTIVES: In instances such as assessing the health of breeding stock for export purposes where post-mortem testing is not an option, there is a demand for an ante-mortem test based on a matrix or body fluid that would permit easy access and repeated sampling. Urine and urine based analyses would meet these requirements. RESULTS: Two dimensional differential gel eletrophoresis (2D-DIGE) and mass spectrometry analyses were used to identify proteins exhibiting differential abundance in the urine of BSE infected cattle and age matched controls over the course of the disease. Multivariate analyses of protein expression data identified a single protein able to discriminate, with 100% accuracy, control from infected samples. In addition, a subset of proteins were able to predict with 85% +/- 13.2 accuracy the time post infection that the samples were collected. CONCLUSION: These results suggest that in principle it is possible to identify biomarkers in urine useful in the diagnosis, prognosis and monitoring of disease progression of transmissible spongiform encephalopathy diseases (TSEs).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».