SISCAPA Peptide Enrichment on Magnetic Beads Using an In-line Bead Trap Device
Notice bibliographique
Résumé
A SISCAPA (stable isotope standards and capture by anti-peptide antibodies) method for specific antibody-based capture of individual tryptic peptides from a digest of whole human plasma was developed using a simplified magnetic bead protocol and a novel rotary magnetic bead trap device. Following off-line equilibrium binding of peptides by antibodies and subsequent capture of the antibodies on magnetic beads, the bead trap permitted washing of the beads and elution of bound peptides inside a 150-microm-inner diameter capillary that forms part of a nanoflow LC-MS/MS system. The bead trap sweeps beads against the direction of liquid flow using a continuous succession of moving high magnetic field-gradient trap regions while mixing the beads with the flowing liquid. This approach prevents loss of low abundance captured peptides and allows automated processing of a series of SISCAPA reactions. Selected tryptic peptides of alpha(1)-antichymotrypsin and lipopolysaccharide-binding protein were enriched relative to a high abundance serum albumin peptide by 1,800 and 18,000-fold, respectively, as measured by multiple reaction monitoring. A large majority of the peptides that are bound nonspecifically in SISCAPA reactions were shown to bind to components other than the antibody (e.g. the magnetic beads), suggesting that substantial improvement in enrichment could be achieved by development of improved inert bead surfaces.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».