Proteomic profiling of eccrine sweat reveals its potential as a diagnostic biofluid for active tuberculosis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Excessive sweating is a common symptom of the disease and an unexplored biofluid for TB diagnosis; we conducted a proof-of-concept study to identify potential diagnostic biomarkers of active TB in eccrine sweat. EXPERIMENTAL DESIGN: We performed a global proteomic profile of eccrine sweat sampled from patients with active pulmonary TB, other lung diseases (non-TB disease), and healthy controls. A comparison of proteomics between Active-TB, Non-TB, and Healthy Controls was done in search for potential biomarkers of active TB. RESULTS: Sweat specimens were pooled from 32 active TB patients, 27 patients with non-TB diseases, and 24 apparently healthy controls, all were negative for HIV. Over 100 unique proteins were identified in the eccrine sweat of all three groups. Twenty-six proteins were exclusively detected in the sweat of patients with active TB while the remaining detected proteins overlapped between three groups. Gene ontology evaluation indicated that the proteins detected uniquely in sweat of active TB patients were involved in immune response and auxiliary protein transport. Gene products for cellular components (e.g. ribosomes) were detected only in active TB patients. Data are available via ProteomeXchange with identifier PXD003224. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Proteomics of sweat from active TB patients is a viable approach for biomarker identification, which could be used to develop a nonsputum-based test for detection of active TB.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».