Peptide and Protein Quantification Using Automated Immuno-MALDI (iMALDI)
Notice bibliographique
Résumé
Mass spectrometry (MS) is one of the most commonly used technologies for quantifying proteins in complex samples, with excellent assay specificity as a result of the direct detection of the mass-to-charge ratio of each target molecule. However, MS-based proteomics, like most other analytical techniques, has a bias towards measuring high-abundance analytes, so it is challenging to achieve detection limits of low ng/mL or pg/mL in complex samples, and this is the concentration range for many disease-relevant proteins in biofluids such as human plasma. To assist in the detection of low-abundance analytes, immuno-enrichment has been integrated into the assay to concentrate and purify the analyte before MS measurement, significantly improving assay sensitivity. In this work, the immuno- Matrix-Assisted Laser Desorption/Ionization (iMALDI) technology is presented for the quantification of proteins and peptides in biofluids, based on immuno-enrichment on beads, followed by MALDI-MS measurement without prior elution. The anti-peptide antibodies are functionalized on magnetic beads, and incubated with samples. After washing, the beads are directly transferred onto a MALDI target plate, and the signals are measured by a MALDI-Time of Flight (MALDI-TOF) instrument after the matrix solution has been applied to the beads. The sample preparation procedure is simplified compared to other immuno-MS assays, and the MALDI measurement is fast. The whole sample preparation is automated with a liquid handling system, with improved assay reproducibility and higher throughput. In this article, the iMALDI assay is used for determining the peptide angiotensin I (Ang I) concentration in plasma, which is used clinically as readout of plasma renin activity for the screening of primary aldosteronism (PA).
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,002 |
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 ».