Tear Proteomics in Infants at Risk of Retinopathy of Prematurity: A Feasibility Study
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Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This feasibility study investigated the practicability of collecting and analyzing tear proteins from preterm infants at risk of retinopathy of prematurity (ROP). We sought to identify any tear proteins which might be implicated in the pathophysiology of ROP as well as prognostic markers. Methods: Schirmer's test was used to obtain tear samples from premature babies, scheduled for ROP screening, after parental informed consent. Mass spectrometry was used for proteomic analysis. Results: Samples were collected from 12 infants, which were all adequate for protein analysis. Gestational age ranged from 25 + 6 to 31 + 1 weeks. Postnatal age at sampling ranged from 19 to 66 days. One infant developed self-limiting ROP. Seven hundred one proteins were identified; 261 proteins identified in the majority of tear samples, including several common tear proteins, were used for analyses. Increased risk of ROP as determined by the postnatal growth ROP (G-ROP) criteria was associated with an increase in lactate dehydrogenase B chain in tears. Older infants demonstrated increased concentration of immunoglobulin complexes within their tear samples and two sets of twins in the cohort showed exceptionally similar proteomes, supporting validity of the analysis. Conclusions: Tear sampling by Schirmer test strips and subsequent proteomic analysis by mass spectrometry in preterm infants is feasible. A larger study is required to investigate the potential use of tear proteomics in identification of ROP. Translational Relevance: Tear sampling and subsequent mass spectrometry in preterm infants is feasible. Investigation of the premature tear proteome may increase our understanding of retinal development and provide noninvasive biomarkers for identification of treatment-warranted ROP.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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.
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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