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Enregistrement W2995373401 · doi:10.1021/acs.analchem.9b04802

On-line Aptamer Affinity Solid-Phase Extraction Capillary Electrophoresis-Mass Spectrometry for the Analysis of Blood α-Synuclein

2019· article· en· W2995373401 sur OpenAlexaff
Roger Peró-Gascón, Fernando Benavente, Zoran Minić, Maxim V. Berezovski, Victòria Sanz‐Nebot

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversitat de BarcelonaMinisterio de Economía y CompetitividadMinisterio de Educación, Cultura y DeporteEuropean Commission
Mots-clésChemistryAptamerChromatographyCapillary electrophoresisRepeatabilityDetection limitMass spectrometryLysisSolid phase extractionInductively coupled plasma mass spectrometryExtraction (chemistry)Analytical Chemistry (journal)Molecular biologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, an on-line aptamer affinity solid-phase extraction capillary electrophoresis-mass spectrometry method is described for the purification, preconcentration, separation, and characterization of α-synuclein (α-syn) in blood at the intact protein level. A single-stranded DNA aptamer is used to bind with high affinity and selectivity α-syn, which is a major component of Lewy bodies, the typical aggregated protein deposits found in Parkinson’s disease (PD). Under the conditions optimized with recombinant α-syn, repeatability (2.1 and 5.4% percent relative standard deviation for migration times and peak areas, respectively) and microcartridge lifetime (around 20 analyses/microcartridge) were good, the method was linear between 0.5 and 10 μg·mL –1, and limit of detection was 0.2 μg·mL –1 (100 times lower than by CE-MS, 20 μg·mL –1 ). The method was subsequently applied to the analysis of endogenous α-syn from red blood cells lysate of healthy controls and PD patients.

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,320 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations45
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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