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Enregistrement W2159036644 · doi:10.5772/24752

MALDI-MSI and Ovarian Cancer Biomarkers

2012· book-chapter· en· W2159036644 sur OpenAlexaff
Rémi Longuespée, C. Boyon, Olivier Kerdraon, D. Vinatier, Isabelle Fournier, Robert Day, Michel Salzet

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensCégep de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtGynecologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in Cancer Management 212 MALDI Mass Spectrometry Imaging (MALDI-MSI)Over these past ten years, important technical improvements in mass spectrometry instrumentation together with the growing importance of this method for compound identification had lead to the development of direct analysis of tissue samples.Mass spectrometry has become an analytical tool allowing identification of compounds directly from tissues without any extraction or separation and adding the essential and time saving spatial resolution to the analysis.Furthermore, in a single experiment, molecular information on hundreds of chemical or biological molecules can be retrieved.By automation of this method and powerful data processing, molecular maps are generated from single tissue sections.Another major advantage is the sensitivity of mass spectrometry instruments giving access to hundreds of compound molecular images after one set acquisition.Matrix-assisted laser desorption/ionization (MALDI) ion sources are well suited for this application as they can provide data on a range of biomolecular families ranging from small molecule drugs, peptides, proteins, oligonucleotides, sugars or lipids with a spatial resolution that approaches near cellular resolution.MALDI-imaging mass spectrometry (MALDI-MSI) was first introduced by Caprioli and coll.12 but major improvements have been developed in by other groups seeking to improve sample preparations, instrumentation, image spatial resolution , as well as develop new fields of applications 2,12-14 .For example, MALDI-MSI technology has been used for biomarkers hunting, drug biodistribution tissue interactions in drug discovery as well as for the molecular diagnosis through biopsy analyses in pathology.The translational nature of this technology provides unique challenges and as yet unimagined opportunities that promise to transform the way disease is detected, treated, and managed.Rather than focusing on genetic alterations that may lead to a particular disease, it is emerging that changes in protein expression patterns are the most accurate way to identify diseases in their early stages and to determine the most effective course of treatment.Indeed, genome sequences fails to provide certainty for post-translational modification events such as glycosylation, phosphorylation, acylation or partial proteolysis.One of the most common objectives in proteomics is the study of protein expression patterns (e.g., protein profiling) associated with diseases.Pathologies that cause changes in signal transduction pathways generally result in changes in specific cell phenotypes.Using MALDI-MSI in this context does not have knowledge prerequisite of the studied system due to the non-targeted nature of the analysis.Such data leads to the establishment of a classification of cell phenotypic changes at the molecular level and in this way can provide a better understanding of pathologies, can lead to new diagnostic biomarkers or even new therapeutic targets.The capacity of generating multidimensional pictures with a spatial resolution that can approach the cellular level, allows monitoring, in the same analysis, of the localization of drugs compounds and the changes in biomarkers expression 2 .In the context of the present discussion, there is a single clear advantage of MALDI_MSI, that is the spatial localization of identified compounds, that tremendously increases the predictive potential of which markers are most likely to be successful at the clinical level.There are additional advantages to the MALDI-MSI approach for biomarker hunting.MALDI ion sources can identify a wide range of biomolecular families including small molecule drugs, peptides, proteins, sugars or lipids with a spatial resolutions that approaches the cellular level.Due to its high data acquisition, MALDI_MSI can permit the establishment of a classification of cell phenotypic changes at the molecular level, which can www.intechopen.com

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,008

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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