Necessity and Challenges of Sample Preconcentration in Analysis of Multiple MicroRNAs by Capillary Electrophoresis
Notice bibliographique
Résumé
Thousands of putative microRNA (miRNA)-based cancer biomarkers have been reported, but none has been validated for approval by the Food and Drug Administration. One of the reasons for this alarming discrepancy is the lack of a method that is sufficiently robust for carrying out validation studies, which may require analysis of samples from hundreds of patients across multiple institutions and pooling the results together. The capillary electrophoresis (CE)-based hybridization assay proved to be more robust than reversed transcription polymerase chain reaction (the current standard), but its limit of quantification (LOQ) exceeds 10 pM while miRNA concentrations in cell lysates are below 1 pM. Thus, CE-based separation must be preceded by on-column sample preconcentration. Here, we explain the challenges of sample preconcentration for CE-based miRNA analyses and introduce a preconcentration method that can suit CE-based miRNA analysis utilizing peptide nucleic acid (PNA) hybridization probes. The method combines field-amplified sample stacking (FASS) with isotachophoresis (ITP). We proved that FASS-ITP could retain and concentrate both near-neutral PNA with highly negatively charged PNA-miRNA hybrids. We demonstrated that preconcentration by FASS-ITP could be combined with the CE-based separation of the unreacted PNA probes from the PNA-miRNA hybrids and facilitate improvement in LOQ by a factor of 140, down to 0.1 pM. Finally, we applied FASS-ITP-CE for the simultaneous detection of two miRNAs in crude cell lysates and proved that the method was robust when used in complex biological matrices. The 140-fold improvement in LOQ and the robustness to biological matrices will significantly expand the applicability of CE-based miRNA analysis, bringing it closer to becoming a practical tool for validation of miRNA biomarkers.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».