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Enregistrement W2969809290 · doi:10.1038/s41598-019-48548-9

Disease-specific and glucocorticoid-responsive serum biomarkers for Duchenne Muscular Dystrophy

2019· article· en· W2969809290 sur OpenAlexafffund
Yetrib Hathout, Liang Chen, Michael Ogundele, Ganggang Xu, Shefa M. Tawalbeh, Utkarsh J. Dang, Eric P. Hoffman, Heather Gordish‐Dressman, Laurie S. Conklin, John N. van den Anker, Paula R. Clemens, Jean K. Mah, Erik Henricson, Craig M. McDonald

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCongressionally Directed Medical Research ProgramsChildren's Hospital of PittsburghU.S. Department of Veterans AffairsUniversity of AlbertaHebrew University of JerusalemMuscular Dystrophy AssociationChildren's National HospitalTexas Children's HospitalUniversity of PittsburghNational Science FoundationNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human ServicesUniversity of MinnesotaEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentU.S. Department of Defense
Mots-clésDuchenne muscular dystrophyDiseaseGlucocorticoidMuscular dystrophyMedicineNeuromuscular diseaseBioinformaticsInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extensive biomarker discoveries for DMD have occurred in the past 7 years, and a vast array of these biomarkers were confirmed in independent cohorts and across different laboratories. In these previous studies, glucocorticoids and age were two major confounding variables. In this new study, using SomaScan technology and focusing on a subset of young DMD patients who were not yet treated with glucocorticoids, we identified 108 elevated and 70 decreased proteins in DMD relative to age matched healthy controls (p value < 0.05 after adjusting for multiple testing). The majority of the elevated proteins were muscle centric followed by cell adhesion, extracellular matrix proteins and a few pro-inflammatory proteins. The majority of decreased proteins were of cell adhesion, however, some had to do with cell differentiation and growth factors. Subsequent treatment of this group of DMD patients with glucocorticoids affected two major groups of pharmacodynamic biomarkers. The first group consisted of 80 serum proteins that were not associated with DMD and either decreased or increased following treatment with glucocorticoids, and therefore were reflective of a broader effect of glucocorticoids. The second group consisted of 17 serum proteins that were associated with DMD and these tended to normalize under treatment, thus reflecting physiologic effects of glucocorticoid treatment in DMD. In summary, we have identified a variety of circulating protein biomarkers that reflect the complex nature of DMD pathogenesis and response to glucocorticoids.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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