Sample preparation of blood plasma enables baseline separation of iron metalloproteins by SEC-GFAAS
Notice bibliographique
Résumé
The analysis of human plasma for biomarkers holds promise to revolutionize disease diagnosis, but is hampered by the inherent complexity of the plasma proteome. One way to overcome this problem is to analyze plasma for a sub-proteome, such as the metalloproteome. Previous studies employing size-exclusion chromatography (SEC) coupled on-line to an inductively coupled plasma-atomic emission spectrometer (ICP-AES) have revealed that plasma contains ~12 copper, iron and zinc metalloproteins. This included the iron metalloproteins transferrin (Tf) and a recently identified haptoglobin-hemoglobin (Hp-Hb) complex, which is formed in plasma when red blood cells rupture. Since this SEC-ICP-AES method required a sample volume of 500 µL to generate diagnostically useful results, we sought to develop an alternative SEC-based hyphenated approach using a smaller SEC column (150 × 5 mm I.D.) and a graphite furnace atomic absorption spectrometer (GFAAS) as the iron-specific detector. A designed interface enabled the integration of the SEC system with the GFAAS. Baseline separation between the Hp-Hb complex and Tf was achieved by developing a sample preparation procedure which involved the chelating agent-based mobilization of Fe from Tf to a small molecular weight Fe complex. Spiking of human plasma (1.0 mL) with red blood cell lysate (1–2 µL) increased only the intensity of the Fe peak corresponding to the Hp-Hb complex, but not that of Tf. Since the developed SEC-GFAAS method requires only 50 µL of plasma for analysis, it can now be employed for the cost-effective quantification of the clinically relevant Hb-Hp complex in human plasma in <50 min.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».