Characterization of Human Tear Proteome Using Multiple Proteomic Analysis Techniques
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
Tear proteome profiling may generate useful information for the understanding of the interaction between an eye and its contacting objects, such as a contact lens or a lens implant. This is important for designing improved eye-care devices and maintaining the health of an eye. Proteome profiles of tear fluids may also be used for disease diagnosis and prognosis. However, only a small volume of tear fluid (<5 microL) can be collected in a clinical laboratory under normal operational conditions, which makes proteome profiling a challenge. In this work we apply several proteomic analysis techniques, including gel-based and solution-based approaches with LC-ESI and LC-MALDI MS and MS/MS to gauge the relative merits of producing proteome profiles and to generate as broad a coverage of the tear proteome as possible from this small amount of sample. It is shown that a total of 54 proteins can be confidently identified using less than 5 microL of tear fluid. Of these, 44 proteins can be detected by LC-MALDI MS alone with a consumption of 2 microL of tear fluid. Furthermore, LC-MALDI can be used to determine post-translational modifications (PTMs), such as glycosylation and phosphorylation, without any sample enrichment or treatment. This work represents one of the most extensive proteome profiles (i.e., proteins identified and PTMs characterized) generated from tear fluids using clinically relevant amounts of sample.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,000 | 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