Poly-sialylated glycan of cervicovaginal fluid can be a potential marker of preterm birth
Notice bibliographique
Résumé
Preterm birth is a global health issue associated with neonatal death and morbidity. However, current methods of predicting preterm birth are insufficient to accurately screen for risk. This study aimed to assess the potential of site-specific N-glycosylation of cervicovaginal fluid (CVF) proteins as predictive biomarkers of preterm birth in a case-control study. Statistical analysis used Student's t-tests, ROC curve and logistic regression adjusted age and BMI. Using N-glycoproteomic analysis of the CVF, we identified 862 N-glycoproteins in CVF samples form 20 pregnancies and 6595 N-linked glycopeptides used a false discovery rate of less than 1%. Of 173 upregulated glycan in preterm group, we found low levels of fucosylation and high levels of sialylation in preterm birth (p < 0.05). Then we found that three poly-sialylated glycans had a high predictive value (AUC = 0.802, p < 0.017), which were expressed in all samples. In addition, the glycan model with clinical markers performed better. The results indicate that poly-sialylated glycans in CVF have potential value as novel clinical markers for predicting preterm birth during pregnancy. This study suggests strategies for developing new predictive biomarkers using cervicovaginal glycans to detect preterm birth in advance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».