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Integrated system for high-throughput protein identification using a microfabricated device coupled to capillary electrophoresis / nanoelectrospray mass spectrometry

2001· article· en· W2083362147 sur OpenAlexaff
Jianjun Li, Tammy‐Lynn Tremblay, Can Wang, Said Attiya, D. Jed Harrison, Pierre Thibault

Notice bibliographique

RevuePROTEOMICS · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of AlbertaInstitute for Biological Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapillary electrophoresisMass spectrometryChromatographyChemistryProteomicsCapillary electrophoresis–mass spectrometryThroughputIdentification (biology)Top-down proteomicsTandem mass spectrometryProtein mass spectrometryComputer scienceBiologyElectrospray ionizationBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An integrated microsystem providing rapid analyses of trace-level tryptic digests for proteomics application is presented. This modular microsystem includes an autosampler and a microfabricated device comprising a sample introduction port and an array of separation channels together with a low dead-volume facilitating the interface to nanoelectrospray mass spectrometry. Sequential injection and separation of peptide standards and tryptic digests was achieved with a throughput of up to 30 samples per hour with less than 3% sample carryover. Replicate injections of peptide mixtures indicated that reproducibility of migration time was typically better than 2.3% relative standard deviation (RSD) whereas RSD values of 3.7-11.8% were observed on peak height. Mass spectral detection of submicromolar protein digests (< 7 femtomoles/injection) was achieved using a quadrupole/time of flight instrument in less than 2 min/per sample with peak widths of 1.8-7.0 s. The analytical potential of this integrated device for the identification of gel isolated proteins from Neisseria meningitidis immunotype L3 has been demonstrated using both peptide mass-fingerprint database searching and on-line tandem mass spectrometry.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations41
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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