Subgroup differences in ‘brain-type’ transferrin and α-synuclein in Parkinson’s disease and multiple system atrophy
Notice bibliographique
Résumé
Two transferrin (Tf) glycan-isoforms were previously found in cerebrospinal fluid (CSF); one appears to be derived from serum (Tf-2) and the other from choroid plexus, a CSF-producing tissue (Tf-1). To analyse metabolic differences associated with the two isoforms, their ratio (Tf-2/Tf-1) was defined as the Tf index. Here we report that Tf indices of patients with tauopathies including Alzheimer's disease (2.29 + 0.64) were similar to those of neurological controls (2.07 + 0.87) (P = 0.147). In contrast, Tf indices with Parkinson's disease (PD, 3.38 ± 1.87) and multiple system atrophy (MSA, 3.15 ± 1.72) were higher than those of the controls (2.07 ± 0.87), the P-values being < 0.001 and 0.024, respectively. Tf indices of PD and MSA did not appear to be normally distributed. Indeed, detrended normal Quantile-Quantile plot analysis revealed the presence of an independent subgroup showing higher Tf indices in PD and MSA. The subgroup of PD showed higher levels of CSF α-synuclein (38.3 ± 17.8 ng/ml) than the rest (25.3 ± 11.3 ng/ml, P = 0.012). These results suggest that PD (and MSA) includes two subgroups, which show different metabolism of CSF transferrin and α-synuclein.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».