Optimizing protein solubility for two‐dimensional gel electrophoresis analysis of human myocardium
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».