<scp>MRM</scp>‐based multiplexed quantitation of 67 putative cardiovascular disease biomarkers in human plasma
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 highly-multiplexed MRM-based assay for determination of cardiovascular disease (CVD) status and disease classification has been developed for clinical research. A high-flow system using ultra-high performance LC and an Agilent 6490 triple quadrupole mass spectrometer, equipped with an ion funnel, provided ease of use and increased the robustness of the assay. The assay uses 135 stable isotope-labeled peptide standards for the quantitation of 67 putative biomarkers of CVD in tryptic digests of whole plasma in a 30-min assay. Eighty-five analyses of the same sample showed no loss of sensitivity (<20% CV for 134/135 peptides) and no loss of retention time accuracy (<0.5% CV for all peptides). The maximum linear dynamic range of the MRM assays ranged from 10(3) -10(5) for 106 of the assays. Excellent linear responses (r >0.98) were obtained for 117 of the 135 peptide targets with attomole level limits of quantitation (<20% CV and accuracy 80-120%) for 81 of the 135 peptides. The assay presented in this study is easy to use, robust, sensitive, and has high-throughput capabilities through short analysis time and complete automated sample preparation. It is therefore well suited for CVD biomarker validation and discovery in plasma.
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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 découle