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引言：用于测量阿尔茨海默病（AD）血液生物标志物（BBMs）的检测平台数量不断增加，这给不同检测方法之间结果的可解释性和可比性带来了挑战。不同研究之间的差异也限制了数据的可比性。为应对这些挑战，需要系统评估协调化方法，以支持同一研究内部或跨研究的BBM数据整合。 方法：本研究使用两项多中心研究——阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI，n = 219）和人类连接组计划（HCP，n = 111）——评估用于减轻血浆p-tau217测量中检测方法效应和队列效应的协调化方法。所评估的方法包括多种归一化、回归和标准化策略，其中包括近期开发的CentiMarker。在每个队列内，利用不同检测平台上的重复测量数据评估检测方法效应；而队列效应则通过合并ADNI和HCP数据进行评估。协调化性能通过分布统计特征以及p-tau217的下游建模进行评价。 结果：分位数归一化和分位数映射方法在减轻检测方法效应方面最为有效，而条件分位数映射在合并多队列数据中表现最佳。这些方法同时保留了生物学变异性。相比之下，简单均值调整和基于参考的z评分标准化在减轻检测方法效应方面效果最差；而在减轻队列效应方面，简单均值调整、z评分标准化和分位数归一化效果最差。CentiMarker对检测方法效应或队列效应的影响均较小。 讨论：基于我们的评估，对于整合多个检测方法或多个队列数据的p-tau217研究，我们推荐使用（条件）分位数映射。相反，我们不建议使用CentiMarker和基于z评分的方法，因为这些方法限制了可比性，且不能有效减轻技术变异。
用于减轻血浆 p-tau217 中检测平台和队列效应的协调方法评估 | bioRxiv
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用于减轻血浆 p-tau217 中检测平台和队列效应的协调方法评估
Vivian Z. Zhang Pamela C.L. Ferreira Yiwen Dong Davneet Minhas Guilherme Povala Bruna Bellaver Tharick A. Pascoal Xuemei Zeng Thomas K. Karikari Ann D. Cohen Rebecca A. Deek Qiong Wu Dana L. Tudorascu
doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.24.740589
Vivian Z. Zhang 1 匹兹堡大学公共卫生学院生物统计与健康数据科学系；
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发布于 2026 年 7 月 28 日。 下载 PDF 补充材料 电子邮件
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《减轻血浆 p-tau217 中检测方法和队列效应的协调方法评估》
Vivian Z. Zhang， Pamela C.L. Ferreira， Yiwen Dong， Davneet Minhas， Guilherme Povala， Bruna Bellaver， Tharick A. Pascoal， Xuemei Zeng， Thomas K. Karikari， Ann D. Cohen， Rebecca A. Deek， Qiong Wu， Dana L. Tudorascu
bioRxiv 2026.07.24.740589； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.24.740589
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《减轻血浆 p-tau217 中检测方法和队列效应的协调方法评估》
Vivian Z. Zhang， Pamela C.L. Ferreira， Yiwen Dong， Davneet Minhas， Guilherme Povala， Bruna Bellaver， Tharick A. Pascoal， Xuemei Zeng， Thomas K. Karikari， Ann D. Cohen， Rebecca A. Deek， Qiong Wu， Dana L. Tudorascu
bioRxiv 2026.07.24.740589； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.24.740589
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.24.740589v1?rss=1
🏷️ 阿尔茨海默病 血浆p-tau217 生物标志物 数据协调化 分位数映射 队列效应