Matrix-Assisted Laser Desorption/Ionization Imaging Mass Spectrometry: A Promising Technique for Reproductive Research1
Notice bibliographique
Résumé
Matrix-assisted laser desorption/ionization (MALDI) tissue imaging mass spectrometry is particularly promising among the numerous applications of mass spectrometry. It is used for probing and analyzing the spatial arrangement of a wide range of molecules, including proteins, peptides, lipids, drugs, and metabolites, directly in thin slices of tissue. In the field of proteomics, the technology avoids tedious and time-consuming extraction and fractionation steps classically required for sample analysis. MALDI imaging mass spectrometry is increasingly recognized as a powerful method for clinical proteomics, particularly in cancer research. The technology has particular potential for the discovery of new tissue biomarker candidates, classification of tumors, early diagnosis or prognosis, elucidating pathogenesis pathways, and therapy monitoring. Over recent years, MALDI imaging mass spectrometry has been used for molecular profiling and imaging directly in male and female reproductive tissues. This review will consider some of the recent publications in the field, addressing a range of issues covering embryo development, gene expression product profiling during gametogenesis, and seeking and identifying biomarkers of reproductive cancers. The wealth of advances in mass spectrometry imaging will inevitably attract biologists and clinicians as the advantages and power of this technology become more widely known. This review will also discuss bottlenecks and the many technical issues that remain to be resolved before laboratories in the field can adopt the technology. We foresee that MALDI imaging mass spectrometry will have a major impact in reproductive research by opening new avenues to the understanding of various molecular mechanisms and the diagnosis of reproductive pathologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».