A new test method for biochemical analysis of plasmalogens in dried blood spots and erythrocytes from patients with peroxisomal disorders
Notice bibliographique
Résumé
Measurement of plasmalogens is useful for the biochemical diagnosis of rhizomelic chondrodysplasia punctata (RCDP) and is also informative for Zellweger spectrum disorders (ZSD). We have developed a test method for the simultaneous quantitation of C16:0, C18:0, and C018:1 plasmalogen (PG) species and their corresponding fatty acids (FAs) in dried blood spots (DBS) and erythrocytes (RBC) by using capillary gas chromatography-mass spectrometry. Normal reference ranges for measured markers and 10 calculated ratios were established by the analysis of 720 and 473 unaffected DBS and RBC samples, respectively. Determination of preliminary disease ranges was made by using 45 samples from 43 unique patients: RCDP type 1 (DBS: 1 mild, 17 severe; RBC: 1 mild, 6 severe), RCDP type 2 (DBS: 2 mild, 1 severe; RBC: 2 severe), RCDP type 3 (DBS: 1 severe), RCDP type 4 (RBC: 2 severe), and ZSD (DBS: 3 severe; RBC: 2 mild, 7 severe). Postanalytical interpretive tools in Collaborative Laboratory Integrated Reports (CLIR) were used to generate an integrated score and a likelihood of disease. In conjunction with a review of clinical phenotype, phytanic acid, and very long-chain FA test results, the CLIR analysis allowed for differentiation between RCDP and ZSD. Data will continue to be gathered to improve CLIR analysis as more samples from affected patients with variable disease severity are analyzed. The addition of DBS analysis of PGs may allow for at-home specimen collection and second-tier testing for newborn screening programs.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».