Targeted and multiplexed quantitation of CSF proteins by MRM and labeled peptide standards (981.5)
Notice bibliographique
Résumé
Precise and accurate protein quantitation is essential for screening biomarkers for risk stratification, disease prognostication, and therapeutic monitoring. The most promising analytical strategy for quantitating unverified biomarkers in pre‐clinical biofluids relies on targeted MRM/MS with isotopically labeled standards. Through this approach, considerable effort has been extended toward verifying protein biomarkers of non‐communicable disease in the systematic circulation, but little in the way of accelerating the discovered markers of central nervous system‐related diseases in cerebrospinal fluid (CSF). We herein aimed to develop a rapid and robust, antibody‐free method to quantify a large panel of proteins in human CSF for disease biomarker verification and validation studies. Using pooled CSF and a complex isotopically coded peptide mixture, various denaturation/digestion approaches were evaluated within a bottom‐up proteomic workflow. For enhanced reproducibility and multiplexing, peptides were separated at standard‐flow rates and detected by dynamic MRM in a triple quadrupole mass spectrometer. The final method demonstrated excellent reproducibility (average retention times of 0.06% and signal of 5.8% CV) and enabled the quantitation of 155 protein biomarker candidates (inferred from 337 interference‐free peptides) in a 43 min run. The quantitative analyses of >100 CSF samples from spinal cord injury patients is currently being performed and will additionally be presented. Grant Funding Source : Supported by Genome BC, Genome Canada, and the Western Economic Diversification of Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».