Qualitative and Quantitative Assessment on the Use of Magnetic Nanoparticles for Glycopeptide Enrichment
Notice bibliographique
Résumé
Glycoproteomics represent the field of study of the dynamic changes occurring among glycoconjugates within the cellular compartments. Changes in glycosylation have been linked to various diseases, including metastatic carcinomas in which the 9 carbon sialic acid moiety has been shown to play a prominent role. The common method used to study these aberrant changes most often includes a mass spectrometer at some stage in the workflow. However, serum samples contain many proteins which inhibit the analysis of these glycosylation changes, and ergo, enrichment steps are employed as a measure to help alleviate this ailment. Routinely, this is accomplished using lectins, either alone or in combination, to retrieve proteins with specific sugar linkages within the serum sample. This methodology, although known to be very specific, requires many washing steps, making it a cumbersome addition to a high throughput workflow. Presented here is an alternative protocol using custom-made amine functionalized magnetic nanoparticles (MNP) which are nearly 4× smaller than those used before for similar purposes. The developed protocol is based on both hydrophilic interaction and weak anion exchange principles, allowing it to target glycopeptides but, more specifically, those which contain sialylation. For quantification purposes, tandem mass tags from Thermo Scientific were utilized to compare the enrichment efficiencies between the magnetic nanoparticle method and a commercially available glycopeptide enrichment kit offered through EMD Millipore. The MNP method is fast (~10 min) and simple and can quantitatively and qualitatively enrich sialylated glycopeptides more than the commercially available kit.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».