The Effect of Pre-Analytical Variability on the Measurement of MRM-MS-Based Mid- to High-Abundance Plasma Protein Biomarkers and a Panel of Cytokines
Notice bibliographique
Résumé
Blood sample processing and handling can have a significant impact on the stability and levels of proteins measured in biomarker studies. Such pre-analytical variability needs to be well understood in the context of the different proteomics platforms available for biomarker discovery and validation. In the present study we evaluated different types of blood collection tubes including the BD P100 tube containing protease inhibitors as well as CTAD tubes, which prevent platelet activation. We studied the effect of different processing protocols as well as delays in tube processing on the levels of 55 mid and high abundance plasma proteins using novel multiple-reaction monitoring-mass spectrometry (MRM-MS) assays as well as 27 low abundance cytokines using a commercially available multiplexed bead-based immunoassay. The use of P100 tubes containing protease inhibitors only conferred proteolytic protection for 4 cytokines and only one MRM-MS-measured peptide. Mid and high abundance proteins measured by MRM are highly stable in plasma left unprocessed for up to six hours although platelet activation can also impact the levels of these proteins. The levels of cytokines were elevated when tubes were centrifuged at cold temperature, while low levels were detected when samples were collected in CTAD tubes. Delays in centrifugation also had an impact on the levels of cytokines measured depending on the type of collection tube used. Our findings can help in the development of guidelines for blood collection and processing for proteomic biomarker studies.
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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 | 0,022 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».