Exploration of Novel Biomarkers for Neurodegenerative Diseases Using Proteomic Analysis and Ligand-Binding Assays
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
Background/Objectives: Neurodegenerative diseases are a major cause of morbidity and mortality worldwide, and their public health burden continues to increase. There is an urgent need to develop reliable and sensitive biomarkers to aid the timely diagnosis, disease progression monitoring, and therapeutic development for neurodegenerative disorders. Proteomic screening strategies, including antibody microarrays, are a powerful tool for biomarker discovery, but their findings should be confirmed using quantitative assays. The current study explored the feasibility of combining an exploratory proteomic strategy and confirmatory ligand-binding assays to screen for and validate biomarker candidates for neurodegenerative disorders. Methods: It analyzed cerebrospinal fluid (CSF) and plasma samples from patients with Alzheimer’s disease, Parkinson’s disease, and multiple sclerosis and healthy controls using an exploratory antibody microarray and validatory ligand-binding assays. Results: The screening antibody microarray identified differentially expressed proteins between patients with neurodegenerative diseases and healthy controls, including cluster of differentiation 14 (CD14), osteopontin, and vascular endothelial growth factor 165b. Quantitative ligand-binding assays confirmed that CD14 levels were elevated in CSF of patients with Alzheimer’s disease (p = 0.0177), whereas osteopontin levels were increased in CSF of patients with Parkinson’s disease (p = 0.0346). Conclusions: The current study demonstrated the potential utility of combining an exploratory proteomic approach and quantitative ligand-binding assays to identify biomarker candidates for neurodegenerative disorders. To further validate and expand these findings, large-scale analyses using well-characterized samples should be conducted.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découle