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Enregistrement W2040053137 · doi:10.1002/pmic.200300388

Optimizing protein solubility for two‐dimensional gel electrophoresis analysis of human myocardium

2003· article· en· W2040053137 sur OpenAlexaff
Brian A. Stanley, Irina Neverova, Heather A. Brown, Jennifer E. Van Eyk

Notice bibliographique

RevuePROTEOMICS · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomogenization (climate)ChapsChromatographyChemistryIsoelectric focusingProteomeElectrophoresisGel electrophoresisSolubilitySodium dodecyl sulfateSodiumPulmonary surfactantSulfonateBiochemistryBiologyEnzymeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to maximize the myocardial proteome observed by two-dimensional gel electrophoresis (2-DE), the effect of (1) either an ionic or different zwitterionic detergents during tissue homogenization and (2) altering the "standard" detergent for isoelectric focusing (3-[(3-cholamidopropyl)dimethylamino]-1-propane sulfonate (CHAPS)) to either the zwitterionic detergent amidosulfobetaine-14 (ASB-14) or N-decyl-N-N'-dimethyl-3-ammonio-1-propane sulfonate (SB3-10) was investigated. Sodium dodecyl sulfate was shown to be a superior detergent for extraction of proteins during homogenization of cardiac tissue compared to the detergents ASB-14, SB3-10 or CHAPS. Additionally, both ASB-14 and SB3-10 exhibited better extraction than CHAPS for distinct regions of two-dimensional gels. In most cases, the best combination of homogenization and focusing conditions did not involve the use of the same detergent. Specifically, it was found that the ability to mix homogenization and focusing conditions can allow one to obtain an optimum balance between the resolution and number of protein spots obtained in 2-DE analysis of cardiac tissue. An excellent initial combination of buffers to utilize for the general examination of cardiac proteins was determined to be initial homogenization in a buffer containing ASB-14 followed by focusing in a buffer containing CHAPS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,839

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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