Avoiding false discovery in biomarker research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human tyrosine-protein phosphatase non-receptor type substrate 1α (SIRPA) is a surface marker identified in cardiomyocytes differentiated from human embryonic stem cells. Our objective was to determine if circulating SIRPA levels can serve as a biomarker of cardiac injury in children undergoing open heart surgery. RESULTS: Paired pre- and post-operative serum samples from 48 pediatric patients undergoing open heart surgery and from 6 pediatric patients undergoing non-cardiac surgery (controls) were tested for SIRPA protein levels using commercially available SIRPA ELISA kits from two manufacturers. Post-operative SIRPA concentrations were significantly higher in patients after cardiac surgery compared to non-cardiac surgery when tested using SIRPA ELISA kits from both manufacturers. To verify the identity of the protein detected, recombinant human SIRPA protein (rhSIRPA) was tested on both ELISA kits. The calibrator from both ELISA kits was analyzed by Western blot as well as by Mass Spectrometry (MS). Western blot analysis of calibrators from both kits did not identity SIRPA. MS analysis of calibrators from both ELISA kits identified several inflammatory markers and albumin but no SIRPA was detected. CONCLUSIONS: We conclude that commercially available ELISA kits for SIRPA give false-positive results. Verifying protein identity using robust protein characterization is critical to avoid false biomarker discovery when using commercial ELISA kits.
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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 | 0,378 | 0,583 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».