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J-GLOBAL ID:202002282212966462   整理番号:20A2696042

ヒト虚血性脳卒中における脳血管血栓プロテオームの機械学習解析:探索的研究【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning Analysis of the Cerebrovascular Thrombi Proteome in Human Ischemic Stroke: An Exploratory Study
著者 (17件):
資料名:
巻: 11  ページ: 575376  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7085A  ISSN: 1664-2295  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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目的:急性虚血性脳卒中患者からの血栓性物質の機械的検索は,翻訳研究調査のためのユニークなエントリーポイントを提供する。ここでは,心臓塞栓性及びアテローム血栓性脳血管性ヒト血栓のプロテオームを解決し,2つの選択されたグループ間の蛋白質シグネチャを調べるために人工知能ルーチンを適用した。方法:急性脳卒中に罹患し,機械的血栓摘出術により治療された患者から,n=32心臓塞栓およびn=28アテローム血栓性診断血栓を特異的に使用した。トロンビン蛋白質はゲル電気泳動によって首尾よく分離された。各血栓について,特異的プロテオームを得るために,タンデム質量分析(ナノ-LC-MS/MS)と結合したナノフロー液体クロマトグラフィーによってペプチド試料を分析した。相対的蛋白質定量を無標識LFQアルゴリズムを用いて行い,すべてのデータセットをサポートベクターマシン(SVM)学習法を用いて分析した。データは,識別子PXD020398によるプロテオームX変化を介して利用可能である。臨床データも,SVM,単独またはプロテオームと組み合わせた。結果:分析した試料中のナノLC-MS/MSにより,合計2,455の蛋白質が同定され,438の蛋白質はすべての試料で常に検出された。LFQプロテオミクスデータのSVM分析は,著者らのコホートにおける心塞栓性及びアテローム血栓性試料の正しい分類に対して最大88.3%に達する3つの蛋白質の組み合わせを提供した。凝固因子XIIIは,心臓塞栓性血栓と会合して,すべてのSVM蛋白質トリオで現れた。LFQプロテオームと臨床データの組み合わせSVM分析は,プロテオームのみと比較し,より良い識別スコアを示さなかった。結論:著者らの結果は,ヒト脳血管血栓プロテオームの門脈を前進させる。探索的SVM分析は,著者らのコホート心塞栓性及びアテローム血栓性試料の証明-原理特性化のための蛋白質のセットを概説した。ここで提案した統合分析は,脳卒中起源および関連する脳血管病態生理をより良く理解するために,より大きな患者集団でさらに開発および再試験できた。Copyright 2020 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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神経系の疾患  ,  血液・体液作用薬の臨床への応用 
引用文献 (40件):
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