Mass Spectrometry-Based Quantification of Tau in Human Cerebrospinal Fluid Using a Complementary Tryptic Peptide Standard
Notice bibliographique
Résumé
Here, we report a method for the generation of complementary tryptic (CompTryp) isotope-labeled peptide standards for the relative and absolute quantification of proteins by mass spectrometry (MS). These standards can be digested in parallel with either trypsin (Tryp-C) or trypsin-N (Tryp-N), to generate peptides that significantly overlap in primary sequence having C- and N-terminal arginine and lysine residues, respectively. As a proof of concept, an isotope-labeled CompTryp standard was synthesized for Tau, a well-established biomarker in Alzheimer’s disease (AD), which included both N- and C-terminal heavy isotope-labeled (15N and 13C) arginine residues and flanking amino acid sequences to monitor proteolytic digestion. Despite having the exact same mass, the N- and C-terminal heavy Tau peptides are distinguishable by retention time and MS/MS fragmentation profiles. The isotope-labeled Tau CompTryp standard was added to human cerebrospinal fluid (CSF) followed by parallel digestion with Tryp-N and Tryp-C. The native and isotope-labeled peptide pairs were quantified by parallel reaction monitoring (PRM) in a single assay. Notably, both tryptic peptides were effective at quantifying Tau in human CSF, and both showed a significant difference in CSF Tau levels between AD and controls. Treating these CompTryp Tau peptide measurements as independent replicates also improved the coefficient of variation and correlation with Tau immunoassays. More broadly, we propose that CompTryp standards can be generated for any protein of interest, providing an efficient method to improve the robustness and reproducibility for MS analysis of clinical and research samples.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».