Multiplexed MRM‐based assays for the quantitation of proteins in mouse plasma and heart tissue
Notice bibliographique
Résumé
The mouse is the most commonly used laboratory animal, with more than 14 million mice being used for research each year in North America alone. The number and diversity of mouse models is increasing rapidly through genetic engineering strategies, but detailed characterization of these models is still challenging because most phenotypic information is derived from time-consuming histological and biochemical analyses. To expand the biochemists' toolkit, we generated a set of targeted proteomic assays for mouse plasma and heart tissue, utilizing bottom-up LC/MRM-MS with isotope-labeled peptides as internal standards. Protein quantitation was performed using reverse standard curves, with LC-MS platform and curve performance evaluated by quality control standards. The assays comprising the final panel (101 peptides for 81 proteins in plasma; 227 peptides for 159 proteins in heart tissue) have been rigorously developed under a fit-for-purpose approach and utilize stable-isotope labeled peptides for every analyte to provide high-quality, precise relative quantitation. In addition, the peptides have been tested to be interference-free and the assay is highly multiplexed, with reproducibly determined protein concentrations spanning >4 orders of magnitude. The developed assays have been used in a small pilot study to demonstrate their application to molecular phenotyping or biomarker discovery/verification studies.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».