Quantification of Urinary Albumin by Using Protein Cleavage and LC-MS/MS
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Urinary albumin excretion is a sensitive diagnostic and prognostic marker for renal disease. Therefore, measurement of urinary albumin must be accurate and precise. We have developed a method to quantify intact urinary albumin with a low limit of quantification (LOQ). METHODS: We constructed an external calibration curve using purified human serum albumin (HSA) added to a charcoal-stripped urine matrix. We then added an internal standard, (15)N-labeled recombinant HSA ((15)NrHSA), to the calibrators, controls, and patient urine samples. The samples were reduced, alkylated, and digested with trypsin. The concentration of albumin in each sample was determined by liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) and linear regression analysis, in which the relative abundance area ratio of the tryptic peptides (42)LVNEVTEFAK(51) and (526)QTALVELVK(534) from albumin and (15)NrHSA were referenced to the calibration curve. RESULTS: The lower limit of quantification was 3.13 mg/L, and the linear dynamic range was 3.13-200 mg/L. Replicate digests from low, medium, and high controls (n = 5) gave intraassay imprecision CVs of 2.8%-11.0% for the peptide (42)LVNEVTEFAK(51), and 1.9%-12.3% for the (526)QTALVELVK(534) peptide. Interassay imprecision of the controls for a period of 10 consecutive days (n = 10) yielded CVs of 1.5%-14.8% for the (42)LVNEVTEFAK(51) peptide, and 6.4%-14.1% for the (526)QTALVELVK(534) peptide. For the (42)LVNEVTEFAK(51) peptide, a method comparison between LC-MS/MS and an immunoturbidometric method for 138 patient samples gave an R(2) value of 0.97 and a regression line of y = 0.99x + 23.16. CONCLUSIONS: Urinary albumin can be quantified by a protein cleavage LC-MS/MS method using a (15)NrHSA internal standard. This method provides improved analytical performance in the clinically relevant range compared to a commercially available immunoturbidometric assay.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».