MRM-based Protein Quantification with Labeled Standards for Biomarker Discovery, Verification, and Validation in Human Plasma
Notice bibliographique
Résumé
Multiple reaction monitoring (also called selected reaction monitoring) is a targeted technique and has been proposed and used for the verification of biomarkers, which have been “discovered” by means of a different technique. This biomarker discovery step has usually been based on some type of differential expression analysis—either mass spectrometry-based or an alternative technique, such as 2-D gels—that produces results in terms of “fold changes”. MRM analysis, which can provide results in terms of protein concentration, holds great promise for the high-throughput verification and validation of candidate biomarkers in human biofluids, such as blood plasma. In addition, because MRM assays are able to include increasingly complex panels of proteins in a single assay (multiplexing), they can also be used as biomarker discovery tools, enabling the simultaneous screening of large numbers of proteins for a variety of diseases, including non-communicable diseases, such as cardiovascular disease and cancer. This enables the discovery of biomarker panels, comprised of several proteins, which often have higher diagnostic accuracies than can be obtained through the use of single proteins as biomarkers. Based on screening results, MRM-based assays for smaller sets of potential biomarkers can then be developed in order to validate these biomarker panels on large numbers of patient samples.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,014 |
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 ».