A Targeted Multiplexed MALDI MS Assay Platform using Affinity-Bead Assisted Mass Spectrometry (Affi-BAMS) for Monitoring Brain and CSF Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Proteomic studies often employ multi-dimensional analytical methods such as nano-LC-ESI-MS/MS to simplify the sample complexity. The time and expertise required to implement LCMS methods can be a barrier to integrating targeted proteomics within translational research programs. We present a robust method that combines multiplexed immuno-affinity capture with MALDI MS, called Affi-BAMS. This platform enables development of highly specific assays for simultaneous profiling of multiple analytes. The workflow utilizes enrichment on single beads that contain one antibody, having enough binding capacity to quantify within 3 orders of magnitude. Multiplexing is achieved by combining assay beads with different specificities. Assay beads are spatially arrayed and captured peptides are eluted into individual micro-wells. The resulting array of micro-spots contain concentrated analytes for direct measurement by MALDI MS. While both intact proteins and protein fragments can be monitored by Affi-BAMS, we focused this work for bottom-up and middle-down proteomics. We illustrate Affi-BAMS assays to several protein targets associated with progression of Alzheimer's disease. Examples include a multiplexed assay for beta-amyloid to monitor fifteen C-terminal fragments, localized within the region of aa672 - aa711 (including AB1-38, AB1-40, AB1-42 & APP669-711). We have also configured assays to monitor twelve different regions of tau (MAPT), spanning from the N-terminus to the C-terminus, including assays for both total and known phosphorylation sites. Lastly, we demonstrate how Affi-BAMS can be used to monitor epigenetic marks on Histone H3 in normal and disease brain. The unique features of this technology include multiplexing capacity that exceeds the current limit of bead-based sandwich immunoassay platforms and the ability to independently screen multiple sites within a single protein. This platform should aid protein panel profiling across a wide range of research applications.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».