Solubilization, two-dimensional separation and detection of the cardiac myofilament protein troponin T
Notice bibliographique
Résumé
Proteomics strongly relies on the separation of complex protein mixtures, with two-dimensional electrophoresis (2-DE) being a commonly used technique. However efficient separation requires adequate solubilization of the original sample which will determine whether all proteins are accurately represented. Cardiac muscle has presented a particular challenge to solubilization. Here we have optimized the solubilization, separation and detection of the myofilament protein troponin T (TnT). Human left ventricular tissue from a rejected donor transplant heart was homogenized under 19 different conditions and subjected to 2-DE and Western blot analysis for TnT. The optimal conditions for isoelectric focusing of intact TnT requires homogenization in 6 M urea, 2.5 M thiourea, 4% 3-[(3-cholamidopropyl)dimethylamino]-1-propanesulfonate, with the addition of NaCl (2.5 M final concentration). TnT degradation products present in this severely damaged heart however, were differentially extracted from both each other and the intact molecule under the various conditions used. Despite adequate focusing of TnT it was found that a nonglutaraldehyde silver staining protocol, that is compatible with subsequent mass spectrometry, has greatly reduced sensitivity for TnT compared to Coomassie blue. Thus, care is required to avoid misrepresentation of troponin T in proteomic analysis in cardiac tissue.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».