Generation of an affinity matrix useful in the purification of natural inhibitors of plasmepsin II, an antimalarial‐drug target
Notice bibliographique
Résumé
Various approaches for removal of high-abundance components in body fluids are currently available. While most methods are constructed for plasma depletion, there is a need for body-fluid-specific strategies. The aim of the present study was to design an affinity matrix suitable for the depletion of high-abundance proteins in CSF (cerebrospinal fluid). Hence, molecules with specific affinity towards proteins present at high concentration in CSF were desired. Affibody molecules are specific binders of small size that have shown high stability under various conditions and are therefore good candidates for such a matrix. The protein composition in CSF resembles that in plasma. However, 20% of the proteins are brain-derived and are therefore present in higher proportions in CSF than in plasma, whereas larger plasma-derived proteins are less abundant in CSF. Therefore five high-abundance CSF proteins were chosen for the design of a CSF-specific depletion setup. Affibody molecules with specificity towards HSA (human serum albumin), IgG, transferrin and transthyretin were combined in an affinity column. In addition, polyclonal antibodies against cystatin C were coupled to chromatographic beads and packed in a separate column. Highly reproducible and efficient removal of the five target proteins was observed. The proportion of depleted proteins were estimated to be 99, 95, 74, 92 and 83% for HSA, IgG, transferrin, transthyretin and cystatin C respectively. SDS/PAGE analysis was used for monitoring and identifying proteins in native CSF, depleted CSF samples and the captured fractions. Moreover, shotgun proteomics was used for protein identification in native as well as depleted CSF and the achieved data were compared. Enhanced identification of lower-abundance components was observed in the depleted fraction, in terms of more detected peptides per protein.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».