An Optimized Approach to Recover Secreted Proteins from Fibroblast Conditioned-Media for Secretomic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The proteins secreted by a particular type of cell, the secretome, play important roles in the regulation of many physiological processes via paracrine/autocrine mechanisms, and they are of increasing interest to help understanding rare diseases and to identify potential biomarkers and therapeutic targets. To facilitate ongoing research involving secreted proteins, we revisited cell culture protocols and whole secreted protein enrichment protocols. A reliable method for culturing and precipitating secreted protein from patient-derived fibroblast conditioned-medium was established. The method is based on the optimization of cell confluency and incubation time conditions. The well-established carrier-based TCA-DOC protein precipitation method was consistently found to give higher protein recovery yield. According to our results, we therefore propose that protein enrichment should be performed by TCA-DOC precipitation method after 48 h at 95% of confluence in a serum-deprived culture medium. Given the importance of secreted proteins as a source to elucidate the pathogenesis of rare diseases, especially neurological disorders, this approach may help to discover novel candidate biomarkers with potential clinical significance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».