Delayed Processing of Secretin-Induced Pancreas Fluid Influences the Quality and Integrity of Proteins and Nucleic Acids
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Endoscopic pancreatic function tests are used to diagnose pancreatic diseases and are a viable source for the discovery of biomarkers to better characterize pancreatic disorders. However, pancreatic fluid (PF) contains active enzymes that degrade biomolecules. Therefore, we tested how preservation methods and time to storage influence the integrity and quality of proteins and nucleic acids. METHODS: We obtained PF from 9 subjects who underwent an endoscopic pancreatic function test. Samples were snap frozen at the time of collection; after 1, 2, and 4 hours on ice; or after storage overnight at 4°C with or without RNase or protease inhibitors (PIs). Electrophoresis and mass spectrometry analysis determined protein abundance and quality, whereas nucleic acid integrity values determined DNA and RNA degradation. RESULTS: Protein degradation increased after 4 hours on ice and DNA degradation after 2 hours on ice. Adding PIs delayed degradation. RNA was significantly degraded under all conditions compared with the snap frozen samples. Isolated RNA from PF-derived exosomes exhibited similar poor quality as RNA isolated from matched PF samples. CONCLUSIONS: Adding PIs immediately after collecting PF and processing the fluid within 4 hours of collection maintains the protein and nucleic acid integrity for use in downstream molecular analyses.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».