Spatiotemporal Proteomic Profiling of Human Cerebral Development
Notice bibliographique
Résumé
Mass spectrometry (MS) analysis of human post-mortem central nervous system (CNS) tissue and induced pluripotent stem cell (iPSC)-based directed differentiations offer complementary avenues to define protein signatures of neurodevelopment. Methodological improvements of formalin-fixed, paraffin-embedded (FFPE) protein isolation now enable widespread proteomic analysis of well-annotated archival tissue samples in the context of development and disease. Here, we utilize a shotgun label-free quantification (LFQ) MS method to profile magnetically enriched human cortical neurons and neural progenitor cells (NPCs) derived from iPSCs. We use these signatures to help define spatiotemporal protein dynamics of developing human FFPE cerebral regions. We show that the use of high resolution Q Exactive mass spectrometers now allow simultaneous quantification of >2700 proteins in a single LFQ experiment and provide sufficient coverage to define novel biomarkers and signatures of NPC maintenance and differentiation. Importantly, we show that this abbreviated strategy allows efficient recovery of novel cytoplasmic, membrane-specific and synaptic proteins that are shared between both in vivo and in vitro neuronal differentiation. This study highlights the discovery potential of non-comprehensive high-throughput proteomic profiling of unfractionated clinically well-annotated FFPE human tissue from a diverse array of development and diseased states.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».