Robustness and repeatability of GlycoWorks RapiFluor-MS IgG <i>N</i>-glycan profiling in a long-term high-throughput glycomic study
Notice bibliographique
Résumé
Protein glycosylation is the attachment of a carbohydrate moiety to a protein backbone affecting both structure and function of the protein. Abnormal glycosylation is associated with various diseases, and some of the changes in glycosylation are detectable even before symptom development. As such, glycans have emerged as compelling new biomarker candidates. A wide range of analytical methods exist for small-scale glycan analyses. However, there is a growing need for highly robust and reproducible high-throughput techniques that allow for large-scale glycoprofiling. Here, we describe the evaluation of robustness and repeatability of immunoglobulin G (IgG) N-glycan analysis using the GlycoWorks RapiFluor-MS N-Glycan Kit followed by hydrophilic interaction ultra-high-performance liquid chromatography (HILIC-UHPLC) from 335 technical replicates of human plasma randomly distributed across 67 96-well plates. The data was collected over a 5-month period using multiple UHPLC systems and chromatographic columns. Following relative IgG N-glycan quantification in acquired chromatograms, data analysis showed that the most abundant peaks that together made up for three-fourths of the detected IgG N-glycome all had coefficients of variation (CVs) lower than 2%. The highest CVs ranging from 16 to 29% accompanied low abundance glycan peaks with the individual relative peak area below 1% that together made up for <2% of the detected IgG N-glycome. These results show that the tested method is very robust and repeatable, making it suitable for the IgG N-glycan analysis of a large number of samples in a high-throughput manner over a longer period of time.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».