Long-term storage stability of plasma TNF-α and IL-6 concentrations of psychiatric emergency patients: The Signature Biobank
Notice bibliographique
Résumé
Cytokines are increasingly incorporated in psychiatric research. While biobanking provides advantages for different study designs, long-term storage could degrade cytokine quality and introduce bias. To date, reports on cytokine stability are based on small sample sizes ( n < 20) and do not address long-term (4+ years) storage effects. This article reports two studies evaluating IL-6 and TNF-α measurements in human plasma samples biobanked for long periods. In the first study, with samples stored between 5 and 139 months (11.6 years), IL-6 concentrations were not significantly correlated with storage length in all available baseline data of the Signature Biobank (n[IL-6] = 1206, n[TNF-α] = 1223). TNF-α correlated negatively with storage length ( r = −0.217; p < 0.001) indicating a decrease of concentrations with longer storage. In the second study, IL-6 and TNF-α concentrations were measured twice in the same plasma samples of 50 psychiatric participants from the Signature Biobank stored between analyses from 32 to 45 months. We assessed if storage effects differed between analytes. In IL-6, we observe a relatively good stability in samples stored up to 6 years. For TNF-α, we observed only a moderate stability of measurements (rTNF-α = 0.59; rIL-6 = 0.71) with linear decrease over time. As a potential solution, a corrective equation extracted from Study 1 was applied to TNF-α in the Study 2 sample; however, this did not improve correlation coefficients but might be useful in other settings. Integrating samples' age in statistical analyses and/or more systematic quality controls could mitigate degradation process. • Plasma IL-6 & TNF-α seem stable for up to 6 years at −80 °C. • TNF-α appears sensitive to storage time superior to 6 years and degrades. • IL-6 appears stable when stored over 11 years. • Statistical control for storage length could account for long storage degradation. • Further biobank studies are needed to confirm rates of cytokine degradation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».