Assessment of Suitability of Magnetic Beads for Purification of Rat Plasma in Proteomic Analyses by Matrix-Assisted Laser Desorption IonizationTime-of-Flight MS
Notice bibliographique
Résumé
Plasma is a complex matrix and has to be clarified or fractionated to obtain informative MS data. Although there are a number of prefractionation methods to clean up complex biological matrixes before proteomic analysis, these methods require large sample volumes and are costly and time-consuming. Alternatively, recently introduced magnetic beads (MB) appear to be attractive in overcoming these difficulties. Therefore, we were interested in investigating the applicability of MB in the clarification of rat plasma samples for proteome analyses. For this purpose, we used complementary supports, such as hydrophobic interaction chromatography-based MB (MB-C18) and weak cation-exchange chromatography-based MB (MB-WCX). MB-based fractionated samples were either spotted directly or underwent tryptic digestion before matrix-assisted laser desorption ionization (MALDI) spotting. Samples from both MB separation techniques gave clean and well-resolved MALDI-time-of-flight MS spectra in the low molecular mass range of 1-10 kDa with alpha-cyano-4-hydroxycinnamic acid as the matrix. Both techniques gave approximately 300 analyte peaks in this mass range. Our results showed that both MB-based separation procedures gave complementary mass spectral information. This approach provided information on the identity of a number of less-abundant and more-abundant proteins in plasma. Our findings suggest that this MB-based proteomic approach can be valuable in conducting faster screening of plasma samples for protein profiling.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».