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Enregistrement W1521887573 · doi:10.1074/mcp.m114.047050

Large-Scale Interlaboratory Study to Develop, Analytically Validate and Apply Highly Multiplexed, Quantitative Peptide Assays to Measure Cancer-Relevant Proteins in Plasma

2015· article· en· W1521887573 sur OpenAlexaff
Susan E. Abbatiello, Birgit Schilling, D.R. Mani, Lisa J. Zimmerman, Steven C. Hall, Brendan MacLean, Matthew E. Albertolle, Simon Allen, Michael Burgess, Michael P. Cusack, Victoria Hedrick, Jason M. Held, Halina D. Inerowicz, Angela Jackson, Hasmik Keshishian, Christopher R. Kinsinger, John S. Lyssand, Lee Makowski, Mehdi Mesri, Henry Rodriguez, Paul A. Rudnick, Paweł Sadowski, Nell Sedransk, Kent Shaddox, Stephen J. Skates, Eric Kuhn, Derek Smith, Jeffery R. Whiteaker, Corbin A. Whitwell, Shucha Zhang, Christoph H. Borchers, Susan J. Fisher, Bradford W. Gibson, D.C. Liebler, Michael J. MacCoss, Thomas A. Neubert, Amanda G. Paulovich, Fred E. Regnier, Paul Tempst, Steven A. Carr

Notice bibliographique

RevueMolecular & Cellular Proteomics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteU.S. Public Health ServiceBroad InstituteNational Institute of Standards and TechnologyCanary FoundationVanderbilt UniversityUniversity of California, San FranciscoMassachusetts General Hospital
Mots-clésReproducibilityRepeatabilityAnalyteQuantitative proteomicsChromatographyChemistryImmunoassayBiomarker discoveryComputational biologyProteomicsBiologyBiochemistryImmunologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an increasing need in biology and clinical medicine to robustly and reliably measure tens to hundreds of peptides and proteins in clinical and biological samples with high sensitivity, specificity, reproducibility, and repeatability. Previously, we demonstrated that LC-MRM-MS with isotope dilution has suitable performance for quantitative measurements of small numbers of relatively abundant proteins in human plasma and that the resulting assays can be transferred across laboratories while maintaining high reproducibility and quantitative precision. Here, we significantly extend that earlier work, demonstrating that 11 laboratories using 14 LC-MS systems can develop, determine analytical figures of merit, and apply highly multiplexed MRM-MS assays targeting 125 peptides derived from 27 cancer-relevant proteins and seven control proteins to precisely and reproducibly measure the analytes in human plasma. To ensure consistent generation of high quality data, we incorporated a system suitability protocol (SSP) into our experimental design. The SSP enabled real-time monitoring of LC-MRM-MS performance during assay development and implementation, facilitating early detection and correction of chromatographic and instrumental problems. Low to subnanogram/ml sensitivity for proteins in plasma was achieved by one-step immunoaffinity depletion of 14 abundant plasma proteins prior to analysis. Median intra- and interlaboratory reproducibility was <20%, sufficient for most biological studies and candidate protein biomarker verification. Digestion recovery of peptides was assessed and quantitative accuracy improved using heavy-isotope-labeled versions of the proteins as internal standards. Using the highly multiplexed assay, participating laboratories were able to precisely and reproducibly determine the levels of a series of analytes in blinded samples used to simulate an interlaboratory clinical study of patient samples. Our study further establishes that LC-MRM-MS using stable isotope dilution, with appropriate attention to analytical validation and appropriate quality control measures, enables sensitive, specific, reproducible, and quantitative measurements of proteins and peptides in complex biological matrices such as plasma.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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