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头三个月筛查生物标志物之间的关联...
结果：在入学的1452名孕妇中，有96名发展GDM。PAPP-A（5.01 vs. 5.73 IU/L，P <0.001）和PLGF（39.88 vs. 41.81 pg/ml，p = 0.044）在GDM组中的明显低于非GDM组。联合母体特征和生物标志物的ROC曲线下的面积为0.73（95％的置置间隔[CI] 0.68 - 0.79，p <0.001）。The formula for predicting GDM was as follows: P = 1/[1 + exp (-8.148 + 0.057 x age + 0.011 x pregestational body mass index + 1.752 x previous GDM history + 0.95 x previous preeclampsia history + 0.756 x family history of diabetes + 0.025 x chronic hypertension + 0.036 x mean arterial pressure - 0.09 x PAPP -A -0.001 x PLGF）]。逻辑回归分析表明，较高的预性体重指数（调整后比值比[AOR] 1.03，95％CI 1.01-1.06-1.06，P = 0.012），以前的GDM历史记录（AOR 9.97，95％CI 3.92-25.92-25.37，P <0.001），p <0.001），diabetes的家族历史2.65％。 0.001），较高的平均动脉压（AOR 1.17，95％CI 1.07-1.27，p <0.001）和较低的PAPP -A水平（AOR 0.91，95％CI 0.83-1.00，P = 0.040）与GDM的发展独立相关。Hosmer-Lemeshow测试表明该模型具有出色的歧视能力（Chi-square = 3.089，df = 8，p = 0.929）。
评估当前的生物标志物和干预措施，以识别和治疗有早产风险的妇女
1 1，华盛顿大学，华盛顿大学，华盛顿州西雅图大学，美国2号妇产部2 4妇女与儿童健康系，生命科学和医学教职，生命学院科学学院，伦敦国王学院，伦敦，英国，英国，5个生物医学研究中心，大学医院Hradec Kralove，Hradec Kralove，Hradec Kralove，Hradec Kralove，捷克亚，6，妇产科，妇产科，妇产科，Hradec Krarever，Charrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad比勒陀利亚大学医学院，南非比勒陀利亚大学医学院妇产系，哥德堡大学萨赫尔格伦斯卡学院8号妇产部8美国马萨诸塞州波士顿的棕褐色和妇女医院和哈佛医学院的妇科学1，华盛顿大学，华盛顿大学，华盛顿州西雅图大学，美国2号妇产部2 4妇女与儿童健康系，生命科学和医学教职，生命学院科学学院，伦敦国王学院，伦敦，英国，英国，5个生物医学研究中心，大学医院Hradec Kralove，Hradec Kralove，Hradec Kralove，Hradec Kralove，捷克亚，6，妇产科，妇产科，妇产科，Hradec Krarever，Charrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad比勒陀利亚大学医学院，南非比勒陀利亚大学医学院妇产系，哥德堡大学萨赫尔格伦斯卡学院8号妇产部8美国马萨诸塞州波士顿的棕褐色和妇女医院和哈佛医学院的妇科学1，华盛顿大学，华盛顿大学，华盛顿州西雅图大学，美国2号妇产部2 4妇女与儿童健康系，生命科学和医学教职，生命学院科学学院，伦敦国王学院，伦敦，英国，英国，5个生物医学研究中心，大学医院Hradec Kralove，Hradec Kralove，Hradec Kralove，Hradec Kralove，捷克亚，6，妇产科，妇产科，妇产科，Hradec Krarever，Charrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad比勒陀利亚大学医学院，南非比勒陀利亚大学医学院妇产系，哥德堡大学萨赫尔格伦斯卡学院8号妇产部8美国马萨诸塞州波士顿的棕褐色和妇女医院和哈佛医学院的妇科学1，华盛顿大学，华盛顿大学，华盛顿州西雅图大学，美国2号妇产部2 4妇女与儿童健康系，生命科学和医学教职，生命学院科学学院，伦敦国王学院，伦敦，英国，英国，5个生物医学研究中心，大学医院Hradec Kralove，Hradec Kralove，Hradec Kralove，Hradec Kralove，捷克亚，6，妇产科，妇产科，妇产科，Hradec Krarever，Charrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad krrad比勒陀利亚大学医学院，南非比勒陀利亚大学医学院妇产系，哥德堡大学萨赫尔格伦斯卡学院8号妇产部8美国马萨诸塞州波士顿的棕褐色和妇女医院和哈佛医学院的妇科学
未靶向的粪便代谢组学，用于发现生物标志物和炎症性肠病的治疗靶点
摘要肠道微生物组已被认为是炎症性肠病（IBD）发病机理中的关键成分，而肠道细菌产生的广泛代谢产物是人类微生物组与宿主免疫或宿主免疫相互作用的重要机制。高通量代谢组分析和新颖的计算方法现在可以全面评估包括粪便样品在内的不同生物材料中的数千种代谢产物。与IBD有关的几组代谢产物，包括短链脂肪酸，色氨酸代谢产物和胆汁酸。在最近的进步文章中，我们描述了代谢组学研究对IBD领域的贡献，重点是粪便代谢组学。我们讨论了这些代谢物对IBD预后和治疗干预措施的重要性的最新发现，并提供了对代谢组学研究的未来方向的见解。
使用综合生物信息学分析
摘要引入核糖核苷酸还原酶（RR）亚基基因（RRM1，RRM2和RRM2B）表达的失调与各种人类恶性肿瘤的发生有关。然而，肺腺癌（LUAD）患者RR亚基基因表达的预后值仍然有争议。目的本研究旨在分析LUAD中RR亚基基因的表达谱，预后值和免疫浸润关联，以探索RR亚基基因表达在肺腺癌患者的预后中是否具有价值。方法论，我们使用多个搜索引擎访问多个在线生物信息学数据库，包括oncomine，Timer，Gepia，Kaplan -Meier Plotter，Prognoscan，Human Protein Atlas，MD Anderson Cancer Center，UCSC Xena，UCSC Xena，Cbioftal，Cbioftal，Cbioftal，TCGA，TCGA，GEO，GEO，DAVID和String Databases。结果研究发现，RRM1和RRM2可能是治疗LUAD的有吸引力的靶标，而RRM2B在LUAD中表达下来（P <0.05）。研究还发现，TCGA和GEO数据库中LUAD患者的预后不良，RRM1或RRM2表达较低，表明LUAD患者的预后不良（P <0.05）。此外，我们的结果表明，RR亚基基因表达具有不同的特征，并具有免疫浸润，RRM2B几乎与CD4+ T细胞以外的几乎所有浸润的免疫细胞具有轻微但显着的正相关性（所有P <0.05）。结论研究结果表明，RR亚基基因可能是LUAD患者的预后标志和治疗靶标。关键字：生物信息学分析；生物标志物；核糖核苷酸还原酶亚基基因；肺腺癌此外，通过对RR亚基基因的共表达基因网络分析，我们发现，五个新的中心基因（PLK1，Aurka，CDCA8，TTK和CDC45）与RRM1和RRM2的表达与RRM2B的表达差异较低，与RRM2B的表达相关的差异与RRM2B的表达差异很高，并且与这些五型HA的表达相关，并与RRM2B的表达差异很高，并显着阳性地相关。患者（p <0.05）。
儿童轻度创伤性脑损伤中IL6和其他基于血液的炎症生物标志物的诊断潜力
2儿科神经病学部门，妇女，儿童和青少年系，日内瓦大学医院，日内瓦，瑞士日内瓦，瑞士3放射科，瑞士日内瓦大学医院3，儿童急诊室4，瑞士苏黎世，苏瑞克省苏黎世，北部医学院5分部，decialland Internation becrinitial becriptiatiatiation norkerels bernife districtiation be。医院，伯恩大学，伯恩，瑞士伯恩大学，诺伊沙泰尔医院（Rhne）六儿科紧急情况系，瑞士诺伊沙泰尔，瑞士诺伊沙泰尔，弗里博格医院7儿科，瑞士弗里博格，弗里博格医院，瑞士弗里博格，弗里博格，弗里博格，弗里博格，弗里博格，弗里博格弗里博格医院，妇女，儿童和青少年研究局8台8号。小组，塞维利亚塞维利亚生物医学研究所，宜必思/维尔根·马卡里纳大学医院/CSIC/CSIC/塞维利亚大学，西班牙塞维利亚大学，10儿科紧急部，日内瓦大学医院和医学院，医学院，医学院，日内瓦大学，日内瓦大学，瑞士日内瓦大学
机器学习以识别子宫内膜生物标志物可预测奶牛的人工授精后妊娠成功
1 Department of Animal Sciences, Donald Henry Barron Reproductive and Perinatal Biology Research Program, and the Genetics Institute, University of Florida, Gainesville, FL, USA 2 Department of Population Health Science, Faculty of Veterinary Medicine, Utrecht University, Utrecht, The Netherlands 3 Genus plc PLC/ABS, Mogi Mirim, São Paulo, Brazil 4 University of Florida Interdisciplinary美国佛罗里达州盖恩斯维尔的生物技术研究中心5 Urus Group LP，美国威斯康星州麦迪逊市6北卡罗来纳州立大学动物科学系，美国北卡罗来纳州罗利市，美国北卡罗来纳州，美国北卡罗来纳州 *通信：Donald Henry Barron生殖和周期生物学研究计划，以及佛罗里达州2250 Swiver，boge bogine of Sheysly of Sheysy driver，bogiander of the Gaine of Sheysy driver，boge bogins of for of flores of for。美国32611-0910，美国。电子邮件：pjhansen@u fl。edu
阿尔茨海默氏病的纵向轨迹CSF生物标志物和认知健康受试者的血压
注意：使用Kruskal-Wallis ANOVA比较连续变量的组（ANOVA对年龄进行除外）。数据表示为平均值±标准偏差，除非另有说明。对于CSF生物标志物，我们使用ANCOVA调整年龄，并将数据作为平均值±标准误差。 T-TAU和P-TAU 181的 P值来自排名的Ancova。 第五次访问时限制数据，对中位时间进行了评估。 缩写：Apoe，载脂蛋白E； BMI，体重指数； DBP，舒张压； HDL，高密度脂蛋白； LDL，低密度脂蛋白； NL，认知正常； NTN，正常性； SBP，收缩压； Quicki，定量胰岛素灵敏度检查指数。 显着的P值以粗体。 可用于196名受试者的数据（129个正常人，36名患有受控高血压[HTN]的受试者，而31例HTN不受控制）。 b数据可用于200名受试者（131个正常人，35名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。 c数据可用于156名受试者（104个正常人，25个受控HTN的受试者，而27名不受控制的HTN受试者）。 d数据可用于195名受试者（127个正常人，34名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。 e可用于190名受试者（122个正常人的人，34名受控HTN受试者和34名受其不受控制的HTN的受试者）。 f数据可用于186名受试者（120个正常人，34名受控HTN的受试者和32名具有不受控制的HTN的受试者）。 *在<0.05校正时与正常的组不同（Bonferroni）。对于CSF生物标志物，我们使用ANCOVA调整年龄，并将数据作为平均值±标准误差。T-TAU和P-TAU 181的 P值来自排名的Ancova。 第五次访问时限制数据，对中位时间进行了评估。 缩写：Apoe，载脂蛋白E； BMI，体重指数； DBP，舒张压； HDL，高密度脂蛋白； LDL，低密度脂蛋白； NL，认知正常； NTN，正常性； SBP，收缩压； Quicki，定量胰岛素灵敏度检查指数。 显着的P值以粗体。 可用于196名受试者的数据（129个正常人，36名患有受控高血压[HTN]的受试者，而31例HTN不受控制）。 b数据可用于200名受试者（131个正常人，35名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。 c数据可用于156名受试者（104个正常人，25个受控HTN的受试者，而27名不受控制的HTN受试者）。 d数据可用于195名受试者（127个正常人，34名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。 e可用于190名受试者（122个正常人的人，34名受控HTN受试者和34名受其不受控制的HTN的受试者）。 f数据可用于186名受试者（120个正常人，34名受控HTN的受试者和32名具有不受控制的HTN的受试者）。 *在<0.05校正时与正常的组不同（Bonferroni）。P值来自排名的Ancova。第五次访问时限制数据，对中位时间进行了评估。缩写：Apoe，载脂蛋白E； BMI，体重指数； DBP，舒张压； HDL，高密度脂蛋白； LDL，低密度脂蛋白； NL，认知正常； NTN，正常性； SBP，收缩压； Quicki，定量胰岛素灵敏度检查指数。显着的P值以粗体。可用于196名受试者的数据（129个正常人，36名患有受控高血压[HTN]的受试者，而31例HTN不受控制）。b数据可用于200名受试者（131个正常人，35名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。c数据可用于156名受试者（104个正常人，25个受控HTN的受试者，而27名不受控制的HTN受试者）。d数据可用于195名受试者（127个正常人，34名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。e可用于190名受试者（122个正常人的人，34名受控HTN受试者和34名受其不受控制的HTN的受试者）。f数据可用于186名受试者（120个正常人，34名受控HTN的受试者和32名具有不受控制的HTN的受试者）。*在<0.05校正时与正常的组不同（Bonferroni）。g数据可用于201名受试者（131个正常人，36名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。h数据可用于203名受试者（134个正常人，36名受控HTN的受试者，而33个受试者不受控制的HTN）。I可用于201名受试者的数据（131个正常人，36名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。†与受控高血压<0.05校正时不同。
推进黑色素瘤的免疫疗法：单细胞分析在识别预测生物标志物
黑色素瘤是由黑色素细胞引起的恶性皮肤癌，表现出快速转移和高死亡率，尤其是在晚期阶段。当前的治疗方式（包括手术，放射线和免疫疗法）提供了有限的成功，使用免疫检查点抑制剂（ICI）的免疫疗法是最有前途的。但是，高死亡率强调了迫切需要强大的，无创的生物标志物来预测患者对辅助疗法的反应。黑色素瘤的免疫微环境包括各种免疫细胞，影响肿瘤的生长和免疫反应。黑色素瘤细胞采用多种机制来进行免疫逃逸，包括免疫识别和上皮 - 间质转变（EMT）的缺陷，它们共同影响了治疗效果。单细胞分析技术，例如单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ），已彻底改变了对肿瘤异质性和免疫微环境动力学的理解。这些技术促进了稀有细胞群体，共表达模式和调节网络的识别，从而深入了解肿瘤进展，免疫反应和耐药性。在黑色素瘤的生物标志物发现领域，单细胞分析表现出显着的潜力。它有助于揭示细胞组成，基因方纤维和新颖的标记，从而提高诊断，治疗和预后。此外，通过单细胞分析鉴定出与肿瘤相关的抗体以及特定的遗传和细胞标记，将其作为预测生物标志物的希望。尽管有这些进步，但诸如RNA-蛋白质表达差异和肿瘤异质性等挑战持续存在，因此需要进一步研究。尽管如此，单细胞分析仍然是阐明治疗反应和抗药性的机制的强大工具，最终有助于开发个性化的黑色素瘤疗法并改善患者结果。
引用：Duriez P，Tolle V，Ramoz N等。评估神经性厌食症（Remano）女性患者的生物标志物：PR
抽象背景神经性厌食症（AN）是一种严重的精神疾病，与频繁复发和治疗反应的变异性有关。以前的文献表明，这种可变性受到病前脆弱性的影响，例如奖励系统的异常。几个因素可能表明这些脆弱性，例如神经认知标记（倾向于延迟奖励，认知灵活性差，决策过程异常），遗传和表观遗传标记，生物学和荷尔蒙标记物以及生理标记物。本研究将旨在识别出院后6个月后可以预测体重指数（BMI）稳定性的标记。这项研究的次要目的将集中在表征AN中缓解的生物学，遗传，表观遗传和神经认知标志物的表征。方法和分析将在三个不同的时间招募和评估一百二十五（n = 125）的女性成人住院患者：在住院开始时，出院时，六个月后。取决于第三次访问时的BMI，患者将分为两组：稳定缓解（BMI≥18.5kg/m²）或不稳定的缓解（BMI <18.5 kg/m²）。一百（n = 100）志愿者将作为健康对照。Each visit will consist in self-reported inventories (measuring depression, anxiety, suicidal thoughts and feelings, eating disorders symptoms, exercise addiction and the presence of comorbidities), neurocognitive tasks (Delay Discounting Task, Trail-Making Test, Brixton Test and Slip-of-action Task), the collection of blood samples, the repeated collection of blood samples around a standard meal and MRI scans at rest and while resolving a delay discounting task.
生物标志物在早期诊断糖尿病的肾病的预后意义
摘要。评估评估肾病发展的临床和实验室标记。对实验室生物标志物与疾病持续时间之间关系的比较分析进行了比较。在II型糖尿病的补偿阶段，有62名患者（包括30名男性，32名女性）参与研究工作。 他们的平均年龄为48.4±1.2。 收缩压和舒张压分别为154.1±1.8和99.8±1.5 mmHg。 高于平均血糖，糖基化血红蛋白值分别为8.4±1.6 mmol/L和8.0±1.5％。 所有患者的平均GFR为71.8 ml/min或每1分钟1.73 m 2的身体表面积。 分析的结果表明，在糖尿病早期，患者患有明显的肾尿症，没有出现肾病的临床症状。 目前，在该疾病的第3-4年中发现了MAU。 在30.6％的患者中观察到了过滤，其中24.1％的患者在疾病的4 - 5年中根本没有肾功能储备。在II型糖尿病的补偿阶段，有62名患者（包括30名男性，32名女性）参与研究工作。他们的平均年龄为48.4±1.2。收缩压和舒张压分别为154.1±1.8和99.8±1.5 mmHg。高于平均血糖，糖基化血红蛋白值分别为8.4±1.6 mmol/L和8.0±1.5％。所有患者的平均GFR为71.8 ml/min或每1分钟1.73 m 2的身体表面积。分析的结果表明，在糖尿病早期，患者患有明显的肾尿症，没有出现肾病的临床症状。目前，在该疾病的第3-4年中发现了MAU。过滤，其中24.1％的患者在疾病的4 - 5年中根本没有肾功能储备。