Interlaboratory study to evaluate the robustness of capillary electrophoresis‐mass spectrometry for peptide mapping
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A collaborative study on the robustness and portability of a capillary electrophoresis-mass spectrometry method for peptide mapping was performed by an international team, consisting of 13 independent laboratories from academia and industry. All participants used the same batch of samples, reagents and coated capillaries to run their assays, whereas they utilized the capillary electrophoresis-mass spectrometry equipment available in their laboratories. The equipment used varied in model, type and instrument manufacturer. Furthermore, different types of sheath-flow capillary electrophoresis-mass spectrometry interfaces were used. Migration time, peak height and peak area of ten representative target peptides of trypsin-digested bovine serum albumin were determined by every laboratory on two consecutive days. The data were critically evaluated to identify outliers and final values for means, repeatability (precision within a laboratory) and reproducibility (precision between laboratories) were established. For relative migration time the repeatability was between 0.05 and 0.18% RSD and the reproducibility between 0.14 and 1.3% RSD. For relative peak area repeatability and reproducibility values obtained were 3-12 and 9-29% RSD, respectively. These results demonstrate that capillary electrophoresis-mass spectrometry is robust enough to allow a method transfer across multiple laboratories and should promote a more widespread use of peptide mapping and other capillary electrophoresis-mass spectrometry applications in biopharmaceutical analysis and related fields.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle