ExSTA: External Standard Addition Method for Accurate High‐Throughput Quantitation in Targeted Proteomics Experiments
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
PURPOSE: Targeted proteomics using MRM with stable-isotope-labeled internal-standard (SIS) peptides is the current method of choice for protein quantitation in complex biological matrices. Better quantitation can be achieved with the internal standard-addition method, where successive increments of synthesized natural form (NAT) of the endogenous analyte are added to each sample, a response curve is generated, and the endogenous concentration is determined at the x-intercept. Internal NAT-addition, however, requires multiple analyses of each sample, resulting in increased sample consumption and analysis time. EXPERIMENTAL DESIGN: To compare the following three methods, an MRM assay for 34 high-to-moderate abundance human plasma proteins is used: classical internal SIS-addition, internal NAT-addition, and external NAT-addition-generated in buffer using NAT and SIS peptides. Using endogenous-free chicken plasma, the accuracy is also evaluated. RESULTS: The internal NAT-addition outperforms the other two in precision and accuracy. However, the curves derived by internal vs. external NAT-addition differ by only ≈3.8% in slope, providing comparable accuracies and precision with good CV values. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: While the internal NAT-addition method may be "ideal", this new external NAT-addition can be used to determine the concentration of high-to-moderate abundance endogenous plasma proteins, providing a robust and cost-effective alternative for clinical analyses or other high-throughput applications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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