Multiplexed LC–ESI–MRM‐MS‐based Assay for Identification of Coronary Artery Disease Biomarkers in Human Plasma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A highly-multiplexed LC-ESI-multiple reaction monitoring-MS-based assay is developed for the identification of coronary artery disease (CAD) biomarkers in human plasma. EXPERIMENTAL DESIGN: The assay is used to measure 107 stable isotope labeled peptide standards and native peptides from 64 putative biomarkers of cardiovascular diseases in tryptic digests of plasma from subjects with (n = 70) and without (n = 45) angiographic evidence of CAD and no subsequent cardiovascular mortality during follow-up. RESULTS: Extensive computational and statistical analysis reveals six plasma proteins associated with CAD, namely apolipoprotein CII, C reactive protein, CD5 antigen-like, fibronectin, inter alpha trypsin inhibitor heavy chain H1, and protein S. The identified proteins are combined into a LASSO-logistic score with high classification performance (cross-validated area under the curve = 0.74). When combined with a separate score computed from markers currently used in the clinic with similar performance, the area under the receiver operating curve increases to 0.84. Similar results are observed in an independent set of subjects (n = 87). CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: If externally validated, the assay and identified biomarkers can improve CAD risk stratification.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».