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Enregistrement W4401499749 · doi:10.1021/acs.jproteome.4c00522

Plasma Olink Proteomics Reveals Novel Biomarkers for Prediction and Diagnosis in Dilated Cardiomyopathy with Heart Failure

2024· article· en· W4401499749 sur OpenAlexaff
Shuai Xu, Ge Zhang, Xin Tan, Yiyao Zeng, Hezi Jiang, Yufeng Jiang, Xiangyu Wang, Yahui Song, Huimin Fan, Yafeng Zhou

Notice bibliographique

RevueJournal of Proteome Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensHypertension Canada
Organismes subventionnairesGovernment of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDilated cardiomyopathyHeart failureInternal medicineCardiologyProteomicsCardiomyopathyMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we utilized the Olink Cardiovascular III panel to compare the expression levels of 92 cardiovascular-related proteins between patients with dilated cardiomyopathy combined with heart failure (DCM-HF) (n = 20) and healthy normal people (Normal) (n = 18). The top five most significant proteins, including SPP1, IGFBP7, F11R, CHI3L1, and Plaur, were selected by Olink proteomics. These proteins were further validated using ELISA in plasma samples collected from an additional cohort. ELISA validation confirmed significant increases in SPP1, IGFBP7, F11R, CHI3L1, and Plaur in DCM-HF patients compared to healthy controls. GO and KEGG analysis indicated that NT-pro BNP, SPP1, IGFBP7, F11R, CHI3L1, Plaur, BLM hydrolase, CSTB, Gal-4, CCL15, CDH5, SR-PSOX, and CCL2 were associated with DCM-HF. Correlation analysis revealed that these 13 differentially expressed proteins have strong correlations with clinical indicators such as LVEF and NT-pro BNP, etc. Additionally, in the GEO-DCM data sets, the combined diagnostic value of these five core proteins AUC values of 0.959, 0.773, and 0.803, respectively indicating the predictive value of the five core proteins for DCM-HF. Our findings suggest that these proteins may be useful biomarkers for the diagnosis and prediction of DCM-HF, and further research is prompted to explore their potential as therapeutic targets.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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