Affinity Purification Coupled to Stable Isotope Dilution LC-MS/MS Analysis to Discover IgG4 Glycosylation Profiles for Autoimmune Pancreatitis
Notice bibliographique
Résumé
Type 1 autoimmune pancreatitis (AIP) is categorized as an IgG4-related disease (IgG4-RD), where a high concentration of plasma IgG4 is one of the common biomarkers among patients. IgG Fc-glycosylation has been reported to be potential biosignatures for diseases. However, human IgG3 and IgG4 Fc-glycopeptides from populations in Asia were found to be isobaric ions when using LC-MS/MS as an analytical tool. In this study, an analytical workflow that coupled affinity purification and stable isotope dilution LC-MS/MS was developed to dissect IgG4 glycosylation profiles for autoimmune pancreatitis. Comparing the IgG4 and glycosylation profiles among healthy controls, patients with pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC), and AIP, the IgG4 glycosylations from the AIP group were found to have more digalactosylation (compared to PDAC) and less monogalactosylation (compared to HC). In addition, higher fucosylation and sialylation profiles were also discovered for the AIP group. The workflow is efficient and selective for IgG4 glycopeptides, and can be used for clinical biosignature discovery.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».