| Item Type |
Article |
| ID |
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| Caption |
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| Full text |
KAKEN_15K21364seika.pdf
| Type |
:application/pdf |
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| Last updated |
:Jul 26, 2019 |
| Downloads |
: 229 |
Total downloads since Jul 26, 2019 : 229
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| Release Date |
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| Title |
| Title |
メタボローム解析を駆使した新規腎疾患診断マーカーの開発
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| Kana |
メタボローム カイセキ オ クシシタ シンキ ジンシッカン シンダン マーカー ノ カイハツ
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| Romanization |
Metaborōmu kaiseki o kushishita shinki jinshikkan shindan mākā no kaihatsu
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| Other Title |
| Title |
Development of a novel diagnosis marker for kidney diseases by metabolome analysis
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| Kana |
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| Romanization |
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| Creator |
| Name |
平山, 明由
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| Kana |
ヒラヤマ, アキヨシ
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| Romanization |
Hirayama, Akiyoshi
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| Affiliation |
慶應義塾大学・政策・メディア研究科・特任講師
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| Affiliation (Translated) |
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| Role |
Research team head
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| Link |
科研費研究者番号 : 00572405
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| Name |
丸山, 彰一
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| Kana |
マルヤマ, ショウイチ
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| Romanization |
Maruyama, Shoichi
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| Affiliation |
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| Affiliation (Translated) |
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| Role |
Research team member
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| Link |
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| Name |
秋山, 真一
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| Kana |
アキヤマ, シンイチ
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| Romanization |
Akiyama, Shinichi
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| Affiliation |
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| Affiliation (Translated) |
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| Role |
Research team member
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| Link |
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| Edition |
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| Place |
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| Publisher |
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| Date |
| Issued (from:yyyy) |
2018
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| Issued (to:yyyy) |
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| Created (yyyy-mm-dd) |
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| Updated (yyyy-mm-dd) |
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| Captured (yyyy-mm-dd) |
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| Physical description |
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| Source Title |
| Name |
科学研究費補助金研究成果報告書
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| Name (Translated) |
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| Volume |
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| Issue |
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| Year |
2017
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| Month |
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| Start page |
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| End page |
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| ISSN |
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| ISBN |
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| DOI |
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| URI |
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| JaLCDOI |
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| NII Article ID |
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| Ichushi ID |
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| Other ID |
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| Doctoral dissertation |
| Dissertation Number |
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| Date of granted |
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| Degree name |
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| Degree grantor |
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| Abstract |
本研究では, キャピラリー電気泳動－質量分析法(CE-MS)を用いて, ネフローゼ疾患患者の尿, および血漿中のイオン性代謝物の一斉分析を行い, 病型特異的なバイオマーカーの探索を行った。
結果, 2～5種類の代謝物を組み合わせることにより7種のネフローゼ疾患から特定の疾患を判別するモデルを作成することが可能であった。また, 未知ピークに関してはLC-MSを用いた分取操作を行い, 新規バイオマーカー候補の同定を行うことが可能であった。
In this study, a comprehensive analysis of urine and plasma metabolites from nephrotic disease patients was conducted by capillary electrophoresis-mass spectrometry (CE-MS) in order to discover biomarkers specific to the type of disease. As a result, it was possible to create a model to distinguish from seven types of nephrotic diseases by combining two to five types of metabolites. With respect to unknown peaks, it was possible to perform a fractionation operation using LC-MS to identify new biomarker candidates.
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| Table of contents |
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| Keyword |
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| NDC |
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| Note |
研究種目 : 若手研究(B)
研究期間 : 2015～2017
課題番号 : 15K21364
研究分野 : メタボロミクス
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| Language |
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| Type of resource |
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| Genre |
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| Text version |
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| Related DOI |
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| Access conditions |
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| Last modified date |
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| Creation date |
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| Registerd by |
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| History |
| Nov 12, 2018 | | インデックス を変更 |
| Jul 26, 2019 | | 著者 著者ID,版,出版地 場所,出版者 名前,出版者 カナ,出版者 ローマ字,日付 出版年(from:yyyy),日付 出版年(to:yyyy),日付 作成日(yyyy-mm-dd),日付 記録日(yyyy-mm-dd),形態,上位タイトル 名前,上位タイトル 号 を変更 |
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| Index |
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