Proteome analysis of tissues by mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Tissues and biofluids are important sources of information used for the detection of diseases and decisions on patient therapies. There are several accepted methods for preservation of tissues, among which the most popular are fresh‐frozen and formalin‐fixed paraffin embedded methods. Depending on the preservation method and the amount of sample available, various specific protocols are available for tissue processing for subsequent proteomic analysis. Protocols are tailored to answer various biological questions, and as such vary in lysis and digestion conditions, as well as duration. The existence of diverse tissue‐sample protocols has led to confusion in how to choose the best protocol for a given tissue and made it difficult to compare results across sample types. Here, we summarize procedures used for tissue processing for subsequent bottom‐up proteomic analysis. Furthermore, we compare protocols for their variations in the composition of lysis buffers, digestion procedures, and purification steps. For example, reports have shown that lysis buffer composition plays an important role in the profile of extracted proteins: the most common are tris(hydroxymethyl)aminomethane, radioimmunoprecipitation assay, and ammonium bicarbonate buffers. Although, trypsin is the most commonly used enzyme for proteolysis, in some protocols it is supplemented with Lys‐C and/or chymotrypsin, which will often lead to an increase in proteome coverage. Data show that the selection of the lysis procedure might need to be tissue‐specific to produce distinct protocols for individual tissue types. Finally, selection of the procedures is also influenced by the amount of sample available, which range from biopsies or the size of a few dozen of mm2 obtained with laser capture microdissection to much larger amounts that weight several milligrams.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,007 |
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 ».