Exploring the Serum Level of RE1 Silencing Transcription Factor in Alzheimer's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The aim of this study was to evaluate the serum RE1 silencing transcription factor (REST) level in Alzheimer's disease (AD), mild cognitive impairment (MCI), and elderly controls by using surface plasmon resonance (SPR) technology. Materials and Methods In this case–control study of 133 subjects, 49 patients with AD, 49 patients with MCI, and 35 elderly controls were recruited. The REST protein concentrations were evaluated by SPR. The resonance unit for each sample was recorded and the concentration of serum REST of study group was derived from the standard curve. All the experiments were done in triplicates. Statistical analysis was done and p-value of < 0.05 was considered as statistically significant. Results A significant difference was observed in the Montreal Cognitive Assessment score, Hindi Mental State Examination scale (HMSE) score education, disease duration, and gender among the groups. A significant (p>0.0001) difference in the duration of disease between AD and MCI was observed. It was observed that the mean concentration of serum REST was not significantly (p = 0.266) different among the groups. Conclusion This study first time evaluated the serum levels of REST in AD, MCI and age-matched elderly controls. The rest levels were similar in all groups; however, it can provide a new direction to future blood-based biomarker studies of REST.
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 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 ».