A Streamlined Method for Quantification of Apolipoprotein A1 in Human Plasma by LC-MS/MS
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: Apolipoprotein A1 (apoA1) is the major protein component of high-density lipoprotein particles in blood, and its concentration in serum and plasma is a marker of atherosclerotic cardiovascular diseases. Clinical laboratories commonly use immunometric methods to measure apoA1; however, an alternative approach, LC-MS/MS, has been proposed (1–3). Uptake of these LC-MS/MS methods for routine testing in a clinical setting has been challenging owing to complex and time-intensive sample preparation work flows. Overnight digestion has been previously applied for quantification of apoA1 by use of proteolytic peptides VQPYLDDFQK, DYVSQFEGSALGK, and THLAPYSDELR (1, 2) and a 3-h digest using peptide VQPYLDDFQK (3). Toward the design of a streamlined work flow for implementation in a clinical laboratory, we simplified sample preparation by using only additive steps and eliminating the use of chemical denaturants, reduction, and alkylation. Herein we demonstrate that such a simple and rapid work flow, targeting a fast-forming proteolytic peptide, can be used to develop a quantitative apoA1 LC-MS/MS assay in agreement with an established immunonephelometric method. Our optimized protocol generated several proteotypic peptides suitable for apoA1 quantification by using a brief 20-min digestion without reduction or alkylation steps or the use of chemical denaturants. On the basis of several factors including the 24-h digestion profile (4), THLAPYSDELR was selected for further development. To generate the external 6-point calibration curve, the unlabeled THLAPYSDELR peptide was synthesized, with purity determined by high-performance LC and amino acid analysis (New England Peptide). The lyophilized peptide stocks were initially solubilized in a 5% acetonitrile and 0.1% formic acid solution and further diluted with …
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».