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Enregistrement W2472989101 · doi:10.1074/mcp.m115.057695

Quantification of Human Kallikrein-Related Peptidases in Biological Fluids by Multiplatform Targeted Mass Spectrometry Assays

2016· article· en· W2472989101 sur OpenAlexafffund
Theano D. Karakosta, Antoninus Soosaipillai, Eleftherios P. Diamandis, Ihor Batruch, Andrei P. Drabovich

Notice bibliographique

RevueMolecular & Cellular Proteomics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoagulation, Bradykinin, Polyphosphates, and Angioedema
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchProstate Cancer Canada
Mots-clésKallikreinMultiplexProteasesChemistryMass spectrometryComputational biologyMolecular biologyBiologyChromatographyBiochemistryBioinformaticsEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human kallikrein-related peptidases (KLKs) are a group of 15 secreted serine proteases encoded by the largest contiguous cluster of protease genes in the human genome. KLKs are involved in coordination of numerous physiological functions including regulation of blood pressure, neuronal plasticity, skin desquamation, and semen liquefaction, and thus represent promising diagnostic and therapeutic targets. Until now, quantification of KLKs in biological and clinical samples was accomplished by enzyme-linked immunosorbent assays (ELISA). Here, we developed multiplex targeted mass spectrometry assays for the simultaneous quantification of all 15 KLKs. Proteotypic peptides for each KLK were carefully selected based on experimental data and multiplexed in single assays. Performance of assays was evaluated using three different mass spectrometry platforms including triple quadrupole, quadrupole-ion trap, and quadrupole-orbitrap instruments. Heavy isotope-labeled synthetic peptides with a quantifying tag were used for absolute quantification of KLKs in sweat, cervico-vaginal fluid, seminal plasma, and blood serum, with limits of detection ranging from 5 to 500 ng/ml. Analytical performance of assays was evaluated by measuring endogenous KLKs in relevant biological fluids, and results were compared with selected ELISAs. The multiplex targeted proteomic assays were demonstrated to be accurate, reproducible, sensitive, and specific alternatives to antibody-based assays. Finally, KLK4, a highly prostate-specific protein and a speculated biomarker of prostate cancer, was unambiguously detected and quantified by immunoenrichment-SRM assay in seminal plasma and blood serum samples from individuals with confirmed prostate cancer and negative biopsy. Mass spectrometry revealed exclusively the presence of a secreted isoform and thus unequivocally resolved earlier disputes about KLK4 identity in seminal plasma. Measurements of KLK4 in either 41 seminal plasma or 58 blood serum samples revealed no statistically significant differences between patients with confirmed prostate cancer and negative biopsy. The presented multiplex targeted proteomic assays are an alternative analytical tool to study the biological and pathological roles of human KLKs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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