Comparison of methods to examine the endogenous peptides of fetal calf serum
Notice bibliographique
Résumé
There is a great desire to relate the patterns of endogenous peptides in blood to human disease and drug response. The best practices for the preparation of blood fluids for analysis are not clear and also relatively few of the peptides in blood have been identified by tandem mass spectrometry. We compared a number of sample preparation methods to extract endogenous peptides including C18 reversed phase, precipitation, and ultrafiltration. We examined the results of these sample preparation methods by matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight (MALDI-TOF) and liquid chromatography-tandem mass spectrometry (MS/MS) using MALDI-TOF/TOF and electrospray ionization-ion trap. Peptides from solid-phase extraction with C18 in the range of hundreds of femtomoles per spot were detected from the equivalent of 1 μL of serum by MALDI-TOF. We observed endogenous serum peptides from fibrinogen α- and β-chain, complement C3, α-2-HS-glycoprotein, albumin, serine (or cysteine) proteinase inhibitor, factor VIII, plasminogen, immunoglobulin, and other abundant blood proteins. However, we also recorded significant MS/MS spectra from tumor necrosis factor-α-, major histocompatibility complex-, and angiotensin-related peptides, as well as peptides from collagens and other low-abundance proteins. Amino acid substitutions were detected and a phosphorylated peptide was also observed. This is the first time the endogenous peptides of fetal serum have been examined by MS and where peptides from low-abundance proteins, phosphopeptides, and amino acid substitutions were detected.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».