Adenosine deaminase 2 activity negatively correlates with age during childhood
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human adenosine deaminase 2 (ADA2) is an extracellular enzyme that negatively regulates adenosine-mediated cell signaling by converting adenosine to inosine. Altered ADA2 enzyme activity has been associated with some viral infections and rheumatic diseases. The potential utility of ADA2 as a biomarker is, however, limited by the absence of established ranges of ADA2 concentration and enzyme activity in the healthy population. It is known that ADA2 enzyme activity is lower in adults, but when (and why) this decline happens is not known. The purpose of this study was to establish normative ranges of ADA2 enzyme activity and protein concentration in the healthy pediatric population. METHODS: We modified a commercially available ADA2 enzyme activity assay to enable higher throughput analysis of fresh, frozen and hemolyzed blood samples. With this assay and ADA2 protein immunoblotting, we analyzed ADA2 enzyme activity and protein concentration in blood plasma from a cohort of children and adolescents (n = 94) aged 5 months to 18 years. One-way ANOVA with subsequent Tukey multiple comparison test was used to analyze group differences. Reference intervals were generated using the central 95% of the population (2-97.5 percentiles). RESULTS: ADA2 enzyme activity was consistent in fresh, frozen, and hemolyzed sera and plasma as measured by our modified assay. Analysis of plasma samples from the healthy pediatric cohort revealed that ADA2 enzyme activity is significantly lower in older children than in younger children (p < 0.0001). In contrast, there was no significant correlation between ADA2 protein concentration and either age or ADA2 enzyme activity. CONCLUSION: We observed that ADA2 enzyme activity, but not ADA2 protein concentration, negatively correlates with age in a cohort of children and adolescents. Our findings stress the importance of appropriate age-matched controls for assessing ADA2 enzyme activity in the clinical setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».