Multiplexed MRM‐based assays for the quantitation of proteins in mouse plasma and heart tissue
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle