Quantification-Based Mass Spectrometry Imaging of Proteins by Parafilm Assisted Microdissection
Notice bibliographique
Résumé
MALDI mass spectrometry imaging (MALDI-MSI) was presented as a good strategy to highlight regions presenting specific phenotypes based on molecular content. The proteins present in the different areas can be identified by MALDI MSI; however, the number of protein identifications remains low in comparison with classical MS-based proteomics approaches. To overcome this, a new strategy, involving the microdissection of tissue sections mounted on parafilm M-covered glass slides, is presented. Extraction and fractionation of proteins from a specific region of interest were investigated, leading to the identification of more than 1000 proteins from each microdissected piece. The strength of this cheap technique lies in the facile excision of millimeter-sized portions from the tissue allowing for the identification of proteins from cells of a specific phenotype obtained from the MALDI MS imaging-based molecular classification using hierarchical clustering. This approach can be extended to whole tissue sections in order to generate images of the section based on label-free quantification obtained from identification data. As a proof of concept, we have studied a tissue mounted on a parafilm M-covered glass slide, cut it into regular pieces, and submitted each piece to identification and quantification according to the developed parafilm-assisted microdissection (PAM) method. Images were then reconstructed by relative quantification of identified proteins based on spectral counting of the peptides analyzed by nanoLC-MS and MS/MS. This strategy of quantification-based MSI offers new possibilities for mapping a large number of high and low abundance proteins.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».