Integrated System for Rapid Proteomics Analyses Using Microfluidic Devices Coupled to Nanoelectrospray Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
This chapter presents an integrated and modular microsystem providing rapid analyses of low femtomole of in-gel digests for proteomics applications. Enhancement of sample throughput is facilitated using an autosampler, a microfabricated device comprising a large (2.4-microL total volume) separation channel together with a low-dead-volume interface to nES mass spectrometry. Sample preconcentration is achieved by packing C18 reverse phase or immobilized metal affinity chromatography (IMAC) beads into the large channel of this microfluidic device to adsorb peptides or enrich the sample in phosphopeptides prior to capillary electrophoresis separation and MS detection. This integrated microfluidic systems enables a sample throughput of up to 12 samples/h with a detection limit of approx 5 nM (25 fmol inj.). Replicate injections of peptide standards indicated that reproducibility of migration time was typically 1.2-1.8%, whereas relative standard deviation (RSD) values of 9.2-11.8% were obtained on peak heights. The application of this device is demonstrated for 2D gel spots obtained from protein extracts of human astrocyte cells and for excised bands of membrane proteins from Neisseria meningitidis. A stepped acetonitrile gradient can be incorporated with the present microfluidic system to enhance selectivity during sample analysis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».