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Enregistrement W2789283199 · doi:10.1007/s13361-018-1896-z

Detection of Amyloid Beta (Aβ) Oligomeric Composition Using Matrix-Assisted Laser Desorption Ionization Mass Spectrometry (MALDI MS)

2018· article· en· W2789283199 sur OpenAlexafffund
Jasmine S.-H. Wang, Shawn N. Whitehead, Ken K.‐C. Yeung

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society for Mass Spectrometry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesSchulich School of Medicine and DentistrySchulich School of Medicine and Dentistry, Western University
Mots-clésChemistryMass spectrometryMatrix-assisted laser desorption/ionizationChromatographySurface-enhanced laser desorption/ionizationDesorptionAnalytical Chemistry (journal)Mass spectrometry imagingMatrix (chemical analysis)Protein mass spectrometryTandem mass spectrometryOrganic chemistryAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of MALDI MS as a fast and direct method to detect the Aβ oligomers of different masses is examined in this paper. Experimental results suggest that Aβ oligomers are ionized and detected as singly charged ions, and thus, the resulting mass spectrum directly reports the oligomer size distribution. Validation experiments were performed to verify the MS data against artifacts. Mass spectra collected from modified Aβ peptides with different propensities for aggregation were compared. Generally, the relative intensities of multimers were higher from samples where oligomerization was expected to be more favorable, and vice versa. MALDI MS was also able to detect the differences in oligomeric composition before and after the incubation/oligomerization step. Such differences in sample composition were also independently confirmed with an in vitro Aβ toxicity study on primary rat cortical neurons. An additional validation was accomplished through removal of oligomers from the sample using molecular weight cutoff filters; the resulting MS data correctly reflected the removal at the expected cutoff points. The results collectively validated the ability of MALDI MS to assess the monomeric/multimeric composition of Aβ samples. Graphical Abstract ᅟ.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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