Quantification of human plasma metalloproteins in multiple sclerosis, ischemic stroke and healthy controls reveals an association of haptoglobin-hemoglobin complexes with age
Notice bibliographique
Résumé
Advanced analytical methods play an important role in quantifying serum disease biomarkers. The problem of separating thousands of proteins can be reduced by analyzing for a 'sub-proteome', such as the 'metalloproteome', defined as all proteins that contain bound metals. We employed size exclusion chromatography (SEC) coupled to an inductively coupled plasma atomic emission spectrometer (ICP-AES) to analyze plasma from multiple sclerosis (MS) participants (n = 21), acute ischemic stroke (AIS) participants (n = 17) and healthy controls (n = 21) for Fe, Cu and Zn-metalloproteins. Using ANOVA analysis to compare the mean peak areas among the groups revealed no statistically significant differences for ceruloplasmin (p = 0.31), α2macroglobulin (p = 0.51) and transferrin (p = 0.31). However, a statistically significant difference was observed for the haptoglobin-hemoglobin (Hp-Hb) complex (p = 0.04), being driven by the difference between the control group and AIS (p = 0.012), but not with the MS group (p = 0.13), based on Dunnes test. A linear regression model for Hp-Hb complex with the groups now adjusted for age found no statistically significant differences between the groups (p = 0.95), but was suggestive for age (p = 0.057). To measure the strength of association between the Hp-Hb complex and age without possible modifications due to disease, we calculated the Spearman rank correlation in the healthy controls. The latter revealed a positive association (r = 0.39, 95% Confidence Interval = (-0.05, 0.83), which suggests that either the removal of Hp-Hb complexes from the blood circulation slows with age or that the release of Hb from red blood cells increases with age. We also observed that the Fe-peak corresponding to the Hp-Hb complex eluted ~100 s later in ~14% of all study samples, which was not correlated with age or disease diagnosis, but is consistent with the presence of the smaller Hp (1-1) isoform in 15% of the population.
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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 | 0,001 | 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 ».