Data_Sheet_1_Clinical Correlates Identify ProBDNF and Thrombo-Inflammatory Markers as Key Predictors of Circulating p75NTR Extracellular Domain Levels in Older Adults.pdf
Notice bibliographique
Résumé
<p>The p75<sup>NTR</sup> receptor binds all neurotrophins and is mostly known for its role in neuronal survival and apoptosis. Recently, the extracellular domain (ECD) of p75<sup>NTR</sup> has been reported in plasma, its levels being dysregulated in numerous neurological diseases. However, the factors associated with p75<sup>NTR</sup> ECD levels remain unknown. We investigated clinical correlates of plasma p75<sup>NTR</sup> ECD levels in older adults without clinically manifested neurological disorders. Circulating p75<sup>NTR</sup> levels were measured by enzyme-linked immunosorbent assay in plasma obtained from participants in the BEL-AGE cohort (n = 1,280). Determinants of plasma p75<sup>NTR</sup> ECD levels were explored using linear and non-linear statistical models. Plasma p75<sup>NTR</sup> ECD levels were higher in male participants; were positively correlated with circulating concentrations of pro-brain-derived neurotrophic factor, and inflammatory markers interleukin-6 and CD40 Ligand; and were negatively correlated with the platelet activation marker P-selectin. While most individuals had p75<sup>NTR</sup> levels ranging from 43 to 358 pg/ml, high p75<sup>NTR</sup> levels reaching up to 9,000 pg/ml were detectable in a subgroup representing 15% of the individuals studied. In this cohort of older adults without clinically manifested neurological disorders, there was no association between plasma p75<sup>NTR</sup> ECD levels and cognitive performance, as assessed by the Montreal Cognitive Assessment score. The physiological relevance of high p75<sup>NTR</sup> ECD levels in plasma warrants further investigation. Further research assessing the source of circulating p75<sup>NTR</sup> is needed for a deeper understanding of the direction of effect, and to investigate whether high p75<sup>NTR</sup> ECD levels are predictive biomarkers or consequences of neuropathology.</p>
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,805 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».