Human salivary protein extraction from RNAPro·SAL™, Pure·SAL™, and passive drooling method
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective: The aim of the current study was to carry out a preliminary validation of devices for standardized collection of whole mouth fluid (WMF) in comparison to the passive drooling method for protein analysis in healthy subjects.Materials and Methods: A carefully designed sample collection/pretreatment protocol is crucial to the success of any saliva proteomics project. In this study, WMF was collected from healthy volunteers (n = 10, ages: 18–26 years). Individuals with any oral disease were excluded from the study group. In our study, we evaluated the following collection methods; the classical passive drooling method (unstimulated whole saliva) and standardized tools for saliva collection (Pure·SAL™, and RNAPro·SAL™) from Oasis Diagnostics® Corporation (Vancouver WA, USA). For estimation of protein levels, we used the bicinchoninic acid assay and protein assay kit (Thermo Fisher). The two-dimensional gel electrophoresis sample analysis was carried out for the estimation of proteins in one of the samples.Results: When gels were compared, the difference was seen in the resolution of spots. Protein spots were fading from high- to low-molecular weight masses. Hence, advanced devices in comparison to spitting method resulted in much clearer protein spots which in turn prove the validation of devices.Conclusions: In this study, we concluded that protein extraction could be possible by both methods such as passive drooling method and through advanced saliva collection devices (Pure·SAL™ and RNAPro·SAL™).
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».