Evaluation of potential novel biomarkers for feline hypertrophic cardiomyopathy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Hypertrophic cardiomyopathy (HCM) is the most common cardiomyopathy in cats. The diagnosis can be difficult, requiring advanced echocardiographic skills. Additionally, circulating biomarkers (N-terminal pro-B type natriuretic peptide and cardiac troponin I) have several limitations when used for HCM screening. In previous work, we identified interleukin 18 (IL-18), insulin-like growth factor binding protein 2 (IGFBP-2), brain-type glycogen phosphorylase B (PYGB), and WNT Family Member 5 A (WNT5A) as myocardial genes that show significant differential expression between cats with HCM and healthy cats. The products of these genes are released into the circulation, and we hypothesized that IL-18, IGFBP-2, PYGB, and WNT5A serum RNA and protein concentrations differ between healthy cats, cats with subclinical HCM, and those with HCM and congestive heart failure (HCM + CHF). Reverse transcriptase quantitative polymerase chain reaction (RTqPCR) and enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) were applied to evaluate gene and protein expression, respectively, in the serum of eight healthy controls, eight cats with subclinical HCM, and six cats with HCM + CHF. Serum IGFBP-2 RNA concentrations were significantly different among groups and were highest in cats with subclinical HCM. Compared to healthy controls, serum IL-18 and WNT5A gene expression were significantly higher in cats with HCM + CHF, and WNT5A was higher in cats with subclinical HCM. No differences were observed for PYGB. These results indicate that further investigation via large scale clinical studies for IGFBP-2, WNT5A, and IL-18 may be valuable in diagnosing and staging feline HCM.
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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 | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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