Digital Microfluidics for Immunoprecipitation
Notice bibliographique
Résumé
Immunoprecipitation (IP) is a common method for isolating a targeted protein from a complex sample such as blood, serum, or cell lysate. In particular, IP is often used as the primary means of target purification for the analysis by mass spectrometry of novel biologically derived pharmaceuticals, with particular utility for the identification of molecules bound to a protein target. Unfortunately, IP is a labor-intensive technique, is difficult to perform in parallel, and has limited options for automation. Furthermore, the technique is typically limited to large sample volumes, making the application of IP cleanup to precious samples nearly impossible. In recognition of these challenges, we introduce a method for performing microscale IP using magnetic particles and digital microfluidics (DMF-IP). The new method allows for 80% recovery of model proteins from approximately microliter volumes of serum in a sample-to-answer run time of approximately 25 min. Uniquely, analytes are eluted from these small samples in a format compatible with direct analysis by mass spectrometry. To extend the technique to be useful for large samples, we also developed a macro-to-microscale interface called preconcentration using liquid intake by paper (P-CLIP). This technique allows for efficient analysis of samples >100× larger than are typically processed on microfluidic devices. As described herein, DMF-IP and P-CLIP-DMF-IP are rapid, automated, and multiplexed methods that have the potential to reduce the time and effort required for IP sample preparations with applications in the fields of pharmacy, biomarker discovery, and protein biology.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,016 | 0,008 |
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 ».