Massively multiplexed serology of inflammatory bowel disease demonstrates association with pentose phosphate shunt autoantibodies 3394
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description Introduction Recent advances in high-throughput synthetic biology tools enable massively multiplexed serologic antibody profiling. We apply these tools to investigate inflammatory bowel diseases (IBD). Methods To determine antibody repertoires in IBD, we analyzed serum samples from pediatric controls (N = 30), Crohn’s (N = 30), ulcerative colitis (N = 40), severe ulcerative colitis (N = 28), and adult ulcerative colitis (N = 20). All 148 samples were analyzed using human proteome microarrays (HuProt, >21,000 proteins), human proteome PhIP-Seq (HuScan, >700,000 49-mer peptides), and pan-viral PhIP-Seq (VirScan, >480,000 62-mer peptides). Results HuProt microarray analysis revealed IBD patients frequently exhibited autoantibodies to pentose phosphate shunt pathway proteins (GO:0006098, GO:0009052). This was most pronounced in pediatric ulcerative colitis versus controls (BH-corrected p = 5.08E-05), with nearly all patients showing IgG autoantibodies against at least one of RPIA, TALDO1, PGD, or TKT. Similar reactions were observed in other IBD groups. The top IBD-associated viral antibody was against a peptide from Epstein-Barr virus. Conclusion Autoantibodies can permanently alter health through metabolic disruption; colitis treatments like Cyclosporine A are already thought to work via pentose phosphate pathway modulation of neutrophil behavior. These reported autoantibodies may be directly related to the mechanism of some inflammatory bowel conditions. Funding Sources None Topic Categories Basic Autoimmunity (BA)
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».