Altered proteome profiles in maternal plasma in pregnancies with fetal growth restriction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fetal growth restriction (FGR) affects 3–5% of pregnancies and is associated with increased perinatal morbidity and mortality. Currently, there is no reliable biochemical test to differentiate a pathological FGR from a nonpathological one. The objective of this study was to screen whole maternal plasma to identify differentially expressed relatively abundant proteins associated with FGR. We analyzed maternal plasma from FGR ( n =28) and healthy ( n =22) pregnancies using two-dimensional gel electrophoresis (2D-GE) followed by software image analysis. Three spots with molecular weight (M r ) 18 kDa corresponding to haptoglobin (hp) α2, as identified by LC-MS/MS and immunoblotting, showed differential expression patterns in FGR. The distribution of hp α2 variants in maternal plasma samples showed the hp α2 variant 1 was low in 72% of FGR, medium in 16%, whereas high in 12%. In comparison, hp α2 variant 1 was high in (41%) of controls, medium in 41%, and low in 18% of cases. Based on the software image analysis, the mean spot volume for hp α2 variant 1 was 0.12 (SD=0.18) for FGR compared to 0.26 (SD=0.19) for control ( p =0.006). Given that hp turnover is indicative of its maturation process and is traceable in plasma by its dominant/suppressed variants, we propose that hp α2 is an important potential target for evaluation of its clinical and pathophysiological role and as a diagnostic biomarker in FGR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».