Integrated microfluidic devices with enhanced separation performance: Application to phosphoproteome analyses of differentiated cell model systems
Notice bibliographique
Résumé
This work reports on the application of a microfluidic device integrating nanoscale LC to nanoelectrospray MS (nano-LC-chip-MS) for the analysis of complex protein digests. Peak profile analyses of more than 700 peptide ions, reproducibly detected across replicate nano-LC-chip-MS runs (n = 5), indicated that the system provided RSD values of 0.24% on retention time, +/- 30 ppm on m/z measurement and +/- 30% variation on intensity over three orders of magnitude. RP adsorbant media with different alkyl chains and particle size packed in both trapping and separation channels were investigated to improve the chromatographic performance of this system. A two-fold improvement in chromatographic peak capacity was achieved using microfluidic devices comprising a 5 mircrom C3 trap with 2.5 microm C18 trap separation channel compared to the traditional 5 microm C18 stationary phase. Enhanced sample selectivity for the identification of phosphopeptides was obtained by combining immobilized metal affinity media prior to peptide separation on the RP microfluidic device. This system was evaluated in the context of differential phosphoproteome analyses to identify changes in signaling events and protein expression of human monocytes following the administration of phorbol ester.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».