Altered proteome of high-density lipoproteins from paediatric acute lymphoblastic leukemia survivors
Notice bibliographique
Résumé
Acute lymphoblastic leukemia (ALL) is the most frequent malignancy in children. With the use of more modern, efficient treatments, 5-year survival has reached more than 90% in this population. However, this achievement comes with many secondary and long-term effects since more than 65% of the survivors experience at least one severe complication, including the metabolic syndrome and cardiovascular diseases. The main objective of the present work was to characterize the composition of HDL particles isolated from pediatric ALL survivors. HDLs from 8 metabolically healthy ALL survivors, 8 metabolically unhealthy ALL survivors and 8 age- and gender-matched controls were analyzed. The HDL fraction from the survivors contained less cholesterol than the controls. In addition, proteomic analyses revealed an enrichment of pro-thrombotic (e.g., fibrinogen) and pro-inflammatory (e.g., amyloid A) proteins in the HDLs deriving from metabolically unhealthy survivors. These results indicate an alteration in the composition of lipid and protein content of HDL from childhood ALL survivors with metabolic disorders. Although more work is needed to validate the functionality of these HDLs, the data seem relevant for survivor health given the detection of potential biomarkers related to HDL metabolism and functionality in cancer.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».