Systematic Optimization of the iMALDI Workflow for the Robust and Straightforward Quantification of Signaling Proteins in Cancer Cells
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Immuno-MALDI (iMALDI) combines immuno-enrichment of biomarkers with MALDI-MS for fast, precise, and specific quantitation, making it a valuable tool for developing clinical assays. iMALDI assays are optimized for the PI3-kinase signaling pathway members phosphatase and tensin homolog (PTEN) and PI3-kinase catalytic subunit alpha (p110α), with regard to sensitivity, robustness, and throughput. A standardized template for developing future iMALDI assays, including automation protocols to streamline assay development and translation, is provided. EXPERIMENTAL DESIGN: Conditions for tryptic digestion and immuno-enrichment (beads, bead:antibody ratios, incubation times, direct vs. indirect immuno-enrichment) are rigorously tested. Different strategies for calibration and data readout are compared. RESULTS: Digestion using 1:2 protein:trypsin (wt:wt) for 1 h yielded high and consistent peptide recoveries. Direct immuno-enrichment (antibody-bead coupling prior to antigen-enrichment) yielded 30% higher peptide recovery with a 1 h shorter incubation time than indirect enrichment. Immuno-enrichment incubation overnight yielded 1.5-fold higher sensitivities than 1 h incubation. Quantitation of the endogenous target proteins is not affected by the complexity of the calibration matrix, further simplifying the workflow. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: This optimized and automated workflow will facilitate the clinical translation of high-throughput sensitive iMALDI assays for quantifying cell-signaling proteins in individual tumor samples, thereby improving patient stratification for targeted treatment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle