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Enregistrement W2144373869 · doi:10.1093/jb/mvp037

Comparison of Total Protein Concentration in Skeletal Muscle as Measured by the Bradford and Lowry Assays

2009· article· en· W2144373869 sur OpenAlexaff
Rajini Seevaratnam, B. Patel, Mazen J. Hamadeh

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Biochemistry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensYork UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLowry protein assayBradford protein assayReagentChromatographyChemistryBicinchoninic acid assaySkeletal muscleBiochemistryBiologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Lowry and Bradford assays are the most commonly used methods of total protein quantification, yet vary in several aspects. To date, no comparisons have been made in skeletal muscle. We compared total protein concentrations of mouse red and white gastrocnemius, reagent stability, protein stability and range of linearity using both assays. The Lowry averaged protein concentrations 15% higher than the Bradford with a moderate correlation (r = 0.36, P = 0.01). However, Bland-Altman analysis revealed considerable bias (15.8 +/- 29.7%). Both Lowry reagents and its protein-reagent interactions were less stable over time than the Bradford. The linear range of concentration was smaller for the Lowry (0.05-0.50 mg/ml) than the Bradford (0-2.0 mg/ml). We conclude that the Bradford and Lowry measures of total protein concentration in skeletal muscle are not interchangeable. The Bradford and Lowry assays have various strengths and weaknesses in terms of substance interference and protein size. However, the Bradford provides greater reagent stability, protein-reagent stability and range of linearity, and requires less time to analyse compared to the Lowry assay.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations55
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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