Quantitative Proteomics of Medium-Sized Extracellular Vesicle-Enriched Plasma of Lacunar Infarction for the Discovery of Prognostic Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Lacunar infarction (LACI), a subtype of acute ischemic stroke, has poor mid- to long-term prognosis due to recurrent vascular events or incident dementia which is difficult to predict using existing clinical data. Herein, we aim to discover blood-based biomarkers for LACI as a complementary prognostic tool. Convalescent plasma was collected from forty-five patients following a non-disabling LACI along with seventeen matched control subjects. The patients were followed up prospectively for up to five years to record an occurrence of adverse outcome and grouped accordingly (i.e., LACI-no adverse outcome, LACI-recurrent vascular event, and LACI-cognitive decline without any recurrence of vascular events). Medium-sized extracellular vesicles (MEVs), isolated from the pooled plasma of four groups, were analyzed by stable isotope labeling and 2D-LC-MS/MS. Out of 573 (FDR < 1%) quantified proteins, 146 showed significant changes in at least one LACI group when compared to matched healthy control. A systems analysis revealed that major elements (~85%) of the MEV proteome are different from the proteome of small-sized extracellular vesicles obtained from the same pooled plasma. The altered MEV proteins in LACI patients are mostly reduced in abundance. The majority of the shortlisted MEV proteins are not linked to commonly studied biological processes such as coagulation, fibrinolysis, or inflammation. Instead, they are linked to oxygen-glucose deprivation, endo-lysosomal trafficking, glucose transport, and iron homeostasis. The dataset is provided as a web-based data resource to facilitate meta-analysis, data integration, and targeted large-scale validation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».