Identification of potential plasma protein biomarkers for feline pancreatic carcinoma by liquid chromatography tandem mass spectrometry
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
In both humans and cats, pancreatic carcinoma is an aggressive cancer with a grave prognosis. Proteomics techniques have successfully identified several blood-based biomarkers of human pancreatic neoplasia. Thus, this study aims to investigate whether similar biomarkers can be identified in the plasma of cats with FePAC by using liquid chromatography tandem mass spectrometry (LC-MS/MS). To facilitate evaluation of the low abundance plasma proteome, a human-based immunodepletion device (MARS-2) was first validated for use with feline plasma. Marked reduction and/or complete removal of albumin and immunoglobulins was confirmed by analysis of electrophoretograms and mass spectral data. Subsequently, plasma collected from 9 cats with pancreatic carcinoma (FePAC), 10 cats with symptomatic pancreatitis, and 10 healthy control cats was immunodepleted and subjected to LC-MS/MS. Thirty-seven plasma proteins were found to be differentially expressed (p < .05 in one-way ANOVA, FC >2 in fold change analysis). Among these proteins, ETS variant transcription factor 4 (p < .05) was overexpressed, while gelsolin (p < .01), tryptophan 2,3-dioxygenase (p < .05), serpin family F member 1 (p < .01), apolipoprotein A-IV (p < .01) and phosphatidylinositol-glycan-specific phospholipase D (p < .05) were down-regulated in cats with FePAC. Further studies on these potential biomarkers are needed to investigate their diagnostic value.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle