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Enregistrement W3017084196 · doi:10.1021/acs.jproteome.0c00087

Mass Spectrometry-Based Assay for Targeting Fifty-Two Proteins of Brain Origin in Cerebrospinal Fluid

2020· article· en· W3017084196 sur OpenAlexaff
Ihor Batruch, Bryant Lim, Antoninus Soosaipillai, Davor Brinc, Clare Fiala, Eleftherios P. Diamandis

Notice bibliographique

RevueJournal of Proteome Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCerebrospinal fluidDeamidationProteomeMass spectrometryProteomicsChemistryLumbar punctureCentral nervous systemAnalyteUniProtChromatographyMolecular biologyBiochemistryBiologyPathologyMedicineGeneEnzymeNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cerebrospinal fluid (CSF) is a circulatory fluid of the central nervous system and it can reflect the biochemical changes occurring in the brain. Although CSF retrieval through lumbar puncture is invasive, it remains the most commonly used fluid in exploring brain pathology as it is less complex and contains a higher concentration of brain-derived proteins than plasma (Reiber, H. Clin. Chim. Acta 2001, 310, 173−186; Macron et al. J. Proteome Res. 2018, 17, 4315−4319). We hypothesize that proteins produced by the brain will have diagnostic significance for brain pathologies. Hence, we expanded the previously in-house-developed 31-protein panel with more proteins classified as brain-specific by the Human Protein Atlas (HPA). Using the HPA, we selected 76 protein coding genes and screened CSF using liquid chromatography–mass spectrometry (LC–MS) and narrowed the protein list to candidates identified endogenously in CSF. Next, we developed a parallel reaction monitoring (PRM) assay for the 21 new proteins and merged it with the 31-protein assay developed earlier. In the process, we evaluated different screening strategies and optimized MS collision energies and ion isolation windows to achieve the highest possible analyte signal resulting in the PRM assay with an average linear dynamic range of 4.3 × 103. We also assessed the extent of Asn (N)–Gln (Q) deamidation, N-terminal pyro-Glu (E) conversion, and Met (M) oxidation and found that deamidation can be misassigned without high mass accuracy and high-resolution settings. We also assessed how many of these proteins could be reliably measured in 10 individual patient CSF samples. Our approach allows us to measure the relative levels of 52 brain-derived proteins in CSF by a single LC–MS method. This new assay may have important applications in discovering CSF biomarkers for various neurological diseases.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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