Identification, characterization and quantification of specific neuropeptides in rat spinal cord by liquid chromatography electrospray quadrupole ion trap mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Substance P and CGRP play a central role in neuropathic pain development and maintenance. Additionally, dynorphin A is an endogenous ligand of opioid receptors implicated in the modulation of neurotransmitters including neuropeptides, such as substance P and CGRP. This manuscript proposes a method to characterize, identify and quantify substance P, CGRP and dynorphin A in rat spinal cord by HPLC-ESI/MS/MS. Rat spinal cords were collected and homogenized into a TFA solution. Samples were chromatographed using a microbore C(8) 100 x 1 mm column and a 19 min linear gradient (0:100 --> 40:60; ACN:0.2% formic acid in water) at a flow rate of 75 microL/min for a total run time of 32 min. The peptides were identified in rat spinal cord based on full-scan MS/MS spectra. Substance P, CGRP and dynorphin A were predominantly identified by the presence of specific b CID fragments. Extracted ion chromatogram (XIC) suggested selected mass transitions of 674 --> [600 + 254], 952 --> [1215 + 963] and 717 --> [944 + 630] for substance P, CGRP and dynorphin A can be used for isolation and quantitative analysis. A linear regression (weighted 1/x) was used and coefficients of correlations (r) ranging from 0.990 to 0.999 were observed. The precision (%CV) and accuracy (%NOM) observed were 10.9-14.4% and 8.9-14.2%, 8.8-13.0% and 91.0-110.2% and 97.2-107.3% and 91.8-97.3% for substance P, CGRP and dynorphin A respectively. Following the analysis of rat spinal cords, the mean endogenous concentrations were 110.7, 2541 and 779.4 pmol/g for substance P, CGRP and dynorphin A respectively. The results obtained show that the method provides adequate figures of merit to support targeted peptidomic studies aimed to determine neuropeptide regulation in animal neuropathic and chronic pain models.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».