Random and independent sampling of endogenous tryptic peptides from normal human EDTA plasma by liquid chromatography micro electrospray ionization and tandem mass spectrometry
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
BACKGROUND: Normal human EDTA plasma samples were collected on ice, processed ice cold, and stored in a freezer at - 80 °C prior to experiments. Plasma test samples from the - 80 °C freezer were thawed on ice or intentionally warmed to room temperature. METHODS: Protein content was measured by CBBR binding and the release of alcohol soluble amines by the Cd ninhydrin assay. Plasma peptides released over time were collected over C18 for random and independent sampling by liquid chromatography micro electrospray ionization and tandem mass spectrometry (LC-ESI-MS/MS) and correlated with X!TANDEM. RESULTS: Fully tryptic peptides by X!TANDEM returned a similar set of proteins, but was more computationally efficient, than "no enzyme" correlations. Plasma samples maintained on ice, or ice with a cocktail of protease inhibitors, showed lower background amounts of plasma peptides compared to samples incubated at room temperature. Regression analysis indicated that warming plasma to room temperature, versus ice cold, resulted in a ~ twofold increase in the frequency of peptide identification over hours-days of incubation at room temperature. The type I error rate of the protein identification from the X!TANDEM algorithm combined was estimated to be low compared to a null model of computer generated random MS/MS spectra. CONCLUSION: The peptides of human plasma were identified and quantified with low error rates by random and independent sampling that revealed 1000s of peptides from hundreds of human plasma proteins from endogenous tryptic peptides.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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