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| DOI | Trouver le DOI : https://doi.org/10.1080/14767058.2021.1888915 |
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| Auteur | Rechercher : Ghaemi, Mohammad S.; Rechercher : Tarca, Adi L.; Rechercher : Romero, Roberto; Rechercher : Stanley, Natalie; Rechercher : Fallahzadeh, Ramin; Rechercher : Tanada, Athena; Rechercher : Culos, Anthony; Rechercher : Ando, Kazuo; Rechercher : Han, Xiaoyuan; Rechercher : Blumenfeld, Yair J.Identifiant ORCID : https://orcid.org/0000-0002-9440-8175; Rechercher : Druzin, Maurice L.; Rechercher : El-Sayed, Yasser Y.; Rechercher : Gibbs, Ronald S.; Rechercher : Winn, Virginia D.; Rechercher : Contrepois, Kevin; Rechercher : Ling, Xuefeng B.; Rechercher : Wong, Ronald J.; Rechercher : Shaw, Gary M.; Rechercher : Stevenson, David K.; Rechercher : Gaudilliere, Brice; Rechercher : Aghaeepour, Nima; Rechercher : Angst, Martin S. |
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| Format | Texte, Article |
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| Sujet | biomarker; gestational age; preeclampsia; pregnancy; proteomics |
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| Résumé | Early identification of pregnant women at risk for preeclampsia (PE) is important, as it will enable targeted interventions ahead of clinical manifestations. The quantitative analyses of plasma proteins feature prominently among molecular approaches used for risk prediction. However, derivation of protein signatures of sufficient predictive power has been challenging. The recent availability of platforms simultaneously assessing over 1000 plasma proteins offers broad examinations of the plasma proteome, which may enable the extraction of proteomic signatures with improved prognostic performance in prenatal care. |
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| Date de publication | 2022-12-12 |
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| Maison d’édition | Informa UK Limited |
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| Langue | anglais |
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| Publications évaluées par des pairs | Oui |
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| Publication du CNRC | Cette publication n’est pas du CNRCCe sont des publications qui ont été rédigées par un auteur du CNRC, mais avant que celui-ci soit employé du CNRC. |
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| Identificateur de l’enregistrement | 34916f79-46ae-4077-bd3a-b7f2e0b93ae2 |
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| Enregistrement créé | 2023-01-23 |
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| Enregistrement modifié | 2023-01-26 |
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