Interstitial fluid obtained from kidney biopsy as new source of renal biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Development of renal biomarkers is required to improve on diagnostic accuracy, prognosis and prediction of response to therapy in renal disease. We describe a new method of obtaining from renal specimens a biologic fluid potentially enriched in secreted proteins. METHODS: A renal biopsy specimen was centrifuged, and the interstitial fluid (IF) obtained was evaluated by SELDI-ToF, 1D and 2D gel electrophoresis. Twelve spots were extracted from the 2D gel and characterized by MALDI-TOF-MS. RESULTS: The SELDI diagrams demonstrated abundant peptide peaks. One-dimensional gel electrophoresis demonstrated the presence of many bands indicating a diversity of proteins in the sample. Comparison of serum to IF demonstrated a number of bands that were not shared, suggesting that the IF is not a simple "replica" of plasma fluid. Employing 2D-PAGE, 418 spots were identified in the IF sample; 12 spots were selected and analyzed by mass spectrometry. CONCLUSIONS: We have described a novel technique to obtain a biologic fluid that contains a significant quantity and diversity of proteins from renal tissue. The procedure to obtain the fluid is simple and easily applicable to standard renal biopsy procedures. This fluid has the potential to identify informative proteins that are more concentrated than in any other renal biologic fluid previously analyzed and strictly related to renal pathophysiology. Future work includes the development of a clinical protocol to identify and validate informative biomarkers that have diagnostic and prognostic value.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».