Multiplex multidimensional nanoLC‐MS system for targeted proteomic analyses
Notice bibliographique
Résumé
The present work describes a dual-column and dual-sprayer LC-MS system for high-throughput proteomic analyses. This system consists of two precolumns for sample desalting and two analytical columns. Each column is terminated by a nanoelectrospray emitter mounted on a robotic arm enabling their sequential positioning in front of the sampling cone of the mass spectrometer. The effluent from each emitter is recorded in separate acquisition channels without detectable crosstalk. Gradient elution to both nanoLC columns is delivered by a single HPLC system via a flow splitter. The reproducibility of retention time and peak intensity of the present multiplex system were comparable to those obtainable using a single emitter configuration. Replicate injections of complex tryptic digests (n = 10) indicated that this system provided good reproducibility of retention time and peak intensity on both columns with RSD values of less than 0.9 and 18.6%, respectively. The application of this system is demonstrated for the monitoring of protein expression changes in U937 human monocyte cells with and without phorbol ester administration. Furthermore, we also demonstrated the use of this multiplex system in a 2-D LC configuration to increase sample loading and throughput for the analysis of biomarker samples of higher complexity. Variations in peptide abundance down to two-fold change were identified across salt fractions for spiked tryptic digests present at a level of 50 fmol in 1.5 microg of plasma samples.
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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 ».