Comparison of Proteins in Whole Blood and Dried Blood Spot Samples by LC/MS/MS
Notice bibliographique
Résumé
Dried blood spot (DBS) sampling methods are desirable for population-wide biomarker screening programs because of their ease of collection, transportation, and storage. Immunoassays are traditionally used to quantify endogenous proteins in these samples but require a separate assay for each protein. Recently, targeted mass spectrometry (MS) has been proposed for generating highly-multiplexed assays for biomarker proteins in DBS samples. In this work, we report the first comparison of proteins in whole blood and DBS samples using an untargeted MS approach. The average number of proteins identified in undepleted whole blood and DBS samples by liquid chromatography (LC)/MS/MS was 223 and 253, respectively. Protein identification repeatability was between 77%-92% within replicates and the majority of these repeated proteins (70%) were observed in both sample formats. Proteins exclusively identified in the liquid or dried fluid spot format were unbiased based on their molecular weight, isoelectric point, aliphatic index, and grand average hydrophobicity. In addition, we extended this comparison to include proteins in matching plasma and serum samples with their dried fluid spot equivalents, dried plasma spot (DPS), and dried serum spot (DSS). This work begins to define the accessibility of endogenous proteins in dried fluid spot samples for analysis by MS and is useful in evaluating the scope of this new approach.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».