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 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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».