Proteomic discovery in sickle cell disease: Elevated neurogranin levels in children with sickle cell disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Sickle cell disease (SCD) is an inherited hemoglobinopathy that causes stroke and silent cerebral infarct (SCI). Our aim was to identify markers of brain injury in SCD. EXPERIMENTAL DESIGN: Plasma proteomes were analyzed using a sequential separation approach of hemoglobin (Hb) and top abundant plasma protein depletion, followed by reverse phase separation of intact proteins, trypsin digestion, and tandem mass spectrometry. We compared plasma proteomes of children with SCD with and without SCI in the Silent Cerebral Infarct Multi-Center Clinical Trial (SIT Trial) to age-matched, healthy non-SCD controls. RESULTS: From the SCD group, 1172 proteins were identified. Twenty-five percent (289/1172) were solely in the SCI group. Twenty-five proteins with enriched expression in the human brain were identified in the SCD group. Neurogranin (NRGN) was the most abundant brain-enriched protein in plasma of children with SCD. Using a NRGN sandwich immunoassay and SIT Trial samples, median NRGN levels were higher at study entry in children with SCD (0.28 ng/mL, N = 100) compared to control participants (0.12 ng/mL, N = 25, p < 0.0004). CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: NRGN levels are elevated in children with SCD. NRGN and other brain-enriched plasma proteins identified in plasma of children with SCD may provide biochemical evidence of neurological injury.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».