Ganglioside Detection from Formalin-Fixed Human Brain Tissue Utilizing MALDI Imaging Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Matrix assisted laser desorption ionization (MALDI) imaging mass spectrometry (IMS) is used to perform mass spectrometric analysis directly on biological samples providing visual and anatomical spatial information on molecules within tissues. A current obscuration of MALDI-IMS is that it is largely performed on fresh frozen tissue, whereas clinical tissue samples stored long-term are fixed in formalin, and the fixation process is thought to cause signal suppression for lipid molecules. Studies have shown that fresh frozen tissue sections applied with an ammonium formate (AF) wash prior to matrix application in the MALDI-IMS procedure display an increase in observed signal intensity and sensitivity for lipid molecules detected within the brain while maintaining the spatial distribution of molecules throughout the tissue. In this work, we investigate the viability of formalin-fixed tissue imaging in a clinical setting by comparing MALDI data of fresh frozen and postfixed rat brain samples, along with postfixed human brain samples washed with AF to assess the capabilities of ganglioside analysis in MALDI imaging of formalin-fixed tissue. Results herein demonstrate that MALDI-IMS spectra for gangliosides, including GM1, were significantly enhanced in fresh frozen rat brain, formalin-fixed rat brain, and formalin-fixed human brain samples through the use of an AF wash. Improvements in MALDI-IMS image quality were demonstrated, and the spatial distribution of molecules was retained. Results indicate that this method will allow for the analysis of gangliosides from formalin-fixed clinical samples, which can open additional avenues for neurodegenerative disease research.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».