Application of the Mass Spectrometry–High‐Throughput Technique Over the Immunohistochemical Analysis for Human Brain Tumor Diagnosis and Prognosis: Insights Into Biomarkers' Identification for the Case Study of Grade IV Astrocytomas and Meningiomas
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
Human brain tumors were commonly monitored in hospital/clinical laboratories by immunohistochemistry (IHC) technique, which provides major insights into their classification. However, this technique remains laborious and still shows pitfalls. Therefore, the current study was endeavored to reveal the assets of the application of high-throughput mass spectrometry (MS) for medical diagnosis. In this study, we focused on the Grade IV astrocytoma and meningioma brain tumors. The collected specimens were first monitored for histopathological diagnosis, followed by IHC staining for the characterization of stemness gene marker, then analyzed by a shotgun proteomic-based approach with high-resolution tandem MS. The IHC analysis only confirmed the histopathological diagnosis, whereas the proteomic analysis unraveled several differently expressed proteins. By bioinformatics, the major enriched pathways and the significance of each protein with its meaningful relationships were identified. The key hub genes were allied for prognostic biomarkers of malignant, metastatic, and invasive forms of cancer with poor prognosis. Overall, the high-throughput MS technique is the most powerful tool to achieve medical analysis at high sensitivity and accuracy and in a very straightforward and timely manner. Hence, its medical implementation in the hospital management system is imperative to counteract the caveats of traditional diagnostic methods and improve the quality of healthcare performance and 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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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