Human Serum Proteins Preseparated by Electrophoresis or Chromatography Followed by Tandem Mass Spectrometry
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
Electrophoretic and chromatographic sample preparations were compared and together detected the presence of some 600 types of protein products in human serum. Proteins from crude serum preseparated by ionic electrophoresis, chromatography, or a combination of both were analyzed. Proteins were digested with trypsin or chymotrypsin. Naturally occurring peptides were also collected by reversed-phase chromatography. The resulting peptides were identified by tandem mass spectrometry. The peptides were either desorbed by a laser from a metal chip into a quadrupole-time-of-flight mass spectrometer or ionized as an electro-spray from reversed-phase chromatography via a metal needle under voltage into an ion-trap mass spectrometer. All of the commonly known proteins associated with serum were detected, and the two mass spectrometers agreed on the identity of abundant serum proteins. Preseparation of serum proteins prior to digestion markedly enhanced the capacity to detect un-common proteins from blood. Electrophoretic- and chromatography-based experiments were found to be complementary. Many novel cellular proteins not previously associated with serum were recorded.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle