Quantitative characteristics of serum lipoprotein phenotypes for HBV patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective·Previous studies showed that hepatitis B virus (HBV) infection caused outstanding changes in host lipoproteins. However, there are no reports on such component changes of lipoprotein subfractions. This study aimed to quantify the HBV-caused changes in the serum lipoprotein subfractions and their components.Methods·Hepatitis B surface antigen-positive [HBsAg (+)] patients at Division of Cardiology, Tongji Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology from March to June 2017 were included (n=40), and 40 HBsAg-negative [HBsAg (-)] population were matched as controls. Serum lipoprotein subfractions and their components were quantified by using 1H-NMR. Orthogonal partial least-squares discriminant analysis (OPLS-DA), variance analysis between the two groups, logistic regression analysis and Spearman correlation analysis were conducted to reveal the lipoprotein changes in chronic HBV patients against controls.Results·HBsAg (+) population had significantly lower levels in most lipoprotein subfractions than HBsAg (-) population. After adjustments for age, gender, hypertension, diabetes mellitus and coronary heart disease, the levels of total VLDL, VLDL1-VLDL3, IDL, HDL4, non-HDL and their components were protective factors for HBV infection (OR < 1, P < 0.01). In contrast, VLDL5-(TAG/LP) was a risk factor for HBV infection (OR > 1, P < 0.01). In addition, the severity of inflammation in the HBsAg (+) population was negatively correlated with the levels of lipids in HDL4 with correlation coefficient ranging from -0.71 to -0.51 (P≤ 0.002). Six lipoprotein subfractions were obtained through feature screening, and the AUC of HBV infection diagnosis model was 0.861.Conclusion·HBV infection causes significant changes in liver-excretion of lipoproteins and their circulation metabolism; the lipoprotein phenotypes can differentiate HBV-infected patients from controls.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».