Multiplexed MRM with Internal Standards for Cerebrospinal Fluid Candidate Protein Biomarker Quantitation
Notice bibliographique
Résumé
Multiplexed quantitation is essential for discovering, verifying, and validating biomarkers for risk stratification, disease prognostication, and therapeutic monitoring. The most promising strategy for quantifying unverified protein biomarkers in biofluids relies on selected/multiple reaction monitoring (SRM or MRM) technology with isotopically labeled standards employed within a bottom-up proteomic workflow. Since cerebrospinal fluid (CSF) is an important fluid for studying central nervous system (CNS) related diseases, we sought to develop a rapid, antibody- and fractionation-free MRM-based approach with a complex mixture of peptide standards to quantify a highly multiplexed panel of candidate protein biomarkers in human CSF. Development involved peptide transition optimization, denaturation/digestion protocol evaluation, transition interference screening, and protein quantitation via peptide standard curves. The final method exhibited excellent reproducibility (average coefficient of variation of <1% for retention time and <6% for signal) and breadth of quantitation (130 proteins from 311 interference-free peptides) in a single 43-min run. These proteins are of high-to-low abundance with determined concentrations from 118 μg/mL (serum albumin) to 550 pg/mL (apolipoprotein C-I). Overall, the method consists of the most highly multiplexed and broadest panel of candidate protein biomarkers in human CSF reported thus far and is well suited for subsequent verification studies on patient samples.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».