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Enregistrement W4221053491 · doi:10.1016/j.aca.2022.339695

DIA-MS proteome analysis of formalin-fixed paraffin-embedded glioblastoma tissues

2022· article· en· W4221053491 sur OpenAlexafffund
Kenneth Weke, Sachin Kote, Jakub Faktor, Sofian Al Shboul, Naomi Uwugiaren, Paul M. Brennan, David R. Goodlett, Ted R. Hupp, Irena Đapić

Notice bibliographique

RevueAnalytica Chimica Acta · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesInfrastruktura PL-GridFundacja na rzecz Nauki PolskiejEuropean CommissionEuropean Regional Development FundGenome British ColumbiaGenome Canada
Mots-clésProteomeChemistryProteomicsQuantitative proteomicsLysisMass spectrometryMolecular biologyComputational biologyChromatographyBiochemistryBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developments in quantitative proteomics and data-independent acquisition (DIA) methodology is enabling quantification of proteins in biological samples. Currently, there are a few reports on DIA mass spectrometry (MS) approaches for proteome analysis of formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) tissues. Therefore, to facilitate detection and quantification of immune- and glioblastoma (GBM)-relevant proteins from FFPE patient materials, we established a simple and precise DIA-MS workflow. We first evaluated different lysis buffers for their efficiency in protein extractions from FFPE GBM tissues. Our results showed that more than 1700 proteins were detected and over 1400 proteins were quantified from GBM FFPE tissue microdissections. GBM-relevant proteins (e.g., GFAP, FN1, VIM, and MBP) were quantified with high precision (median coefficient of variation <12%). In addition, immune-related proteins (e.g., ILF2, MIF, and CD38) were consistently detected and quantified. The strategy holds great potential for routinizing protein quantification in FFPE tissue samples.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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