Novel Pipelines to Extract Differences in Proteome Dynamics Based on Health Status
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding dynamics and co-regulatory patterns in the human proteome is a promising path for unraveling the molecular basis of health and disease. Nevertheless, there remains an open challenge in extracting concise information from high-throughput proteomic data that can effectively characterize and predict health. We develop novel statistical and computational pipelines to tackle this problem in a longitudinal saliva proteomics data set collected throughout the awakening response in six healthy controls and six subjects with severe mitochondrial disease (MitoD), a clinical condition caused by genetic mitochondrial defects that affects cellular energy transformation and alters multiple dimensions of health. We undertook three independent unsupervised approaches to characterize proteome dynamics and assessed their ability to separate MitoD individuals from controls. First, we designed a permutation test to detect the global difference in the proteomic co-regulation structure between healthy and unhealthy subjects. Second, we performed non-linear embedding and cluster analysis on elasticity to capture a more complicated relationship between health and the proteome. Third, we developed a machine learning algorithm to extract low-dimensional representations of the proteome dynamic and use them to cluster subjects into healthy and unhealthy groups without any knowledge of their true status. All three methods showed clear differences between MitoD individuals and controls. Our results revealed a significant and consistent association between MitoD status and the saliva proteome at multiple levels during the awakening response, including its dynamic change, co-regulation structure, and elasticity. This connection is not restricted to a few MitoD-specific proteins but spreads over a wide range of proteins from many body functions and pathways. Pipelines such as those shown here are the first step toward establishing interpretable and accurate prediction rules for health based on proteome dynamics.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».