Identification of serum proteins AHSG, FGA and APOA-I as diagnostic biomarkers for gastric cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The development of clinically accessible biomarkers is critical for the early diagnosis of gastric cancer (GC) in patients. High-throughput proteomics techniques could not only effectively generate a serum peptide profile but also provide a new approach to identify potentially diagnostic and prognostic biomarkers for cancer patients. METHODS: In this study, we aim to identify potentially discriminating serum biomarkers for GC. In the discovery cohort, we screened potential biomarkers using magnetic-bead-based purification and matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry in 64 samples from 32 GC patients that were taken both pre- and post-operatively and 30 healthy volunteers that served as controls. In the validation cohort, the expression patterns and diagnostic values of serum FGA, AHSG and APOA-I were further confirmed by ELISA in 42 paired GC patients (pre- and post-operative samples from 16 patients with pathologic stage I/II and 26 with stage III/IV), 30 colorectal cancer patients, 30 hepatocellular carcinoma patients, and 28 healthy volunteers. RESULTS: < 0.0001, fold > 1.5). These 12 peptide peaks were further identified as FGA, AHSG, APOA-I, HBB, TXNRD1, GSPT2 and CAKP5. ELISA data suggested that the serum levels of FGA, AHSG and APOA-I in GC patients were significantly different compared with healthy controls and had favorable diagnostic values for GC patients. Moreover, we found that the serum levels of these three proteins were associated with TNM stages and could reflect tumor burden. CONCLUSION: Our findings suggested that FGA, AHSG and APOA-I might be potential serum biomarkers for GC diagnosis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».