Systematic evaluation of Copper(II)-loaded immobilized metal affinity chromatography for selective enrichment of copper-binding species in human serum and plasma
Notice bibliographique
Résumé
Copper is essential in a host of biological processes, and disruption of its homeostasis is associated with diseases including neurodegeneration and metabolic disorders. Extracellular copper shifts in its speciation between healthy and disease states, and identifying molecular components involved in these perturbations could widen the panel of biomarkers for copper status. While there have been exciting advances in approaches for studying the extracellular proteome with mass spectrometry-based methods, the typical workflows disrupt metal-protein interactions due to the lability of these bonds either during sample preparation or in gas-phase environments. We sought to develop and apply a workflow to enrich for and identify protein populations with copper-binding propensities in extracellular fluids using an immobilized metal affinity chromatography (IMAC) resin. The strategy was optimized using human serum to allow for maximum quantity and diversity of protein enrichment. Protein populations could be differentiated based on protein load on the resin, likely on account of differences in abundance and affinity. The enrichment workflow was applied to plasma samples from patients with Wilson's disease and protein IDs and differential abundancies relative to healthy subjects were compared to those yielded from a traditional proteomic workflow. While the IMAC workflow preserved differential abundance and protein ID information from the traditional workflow, it identified several additional proteins being differentially abundant including those involved in lipid metabolism, immune system, and antioxidant pathways. Our results suggest the potential for this IMAC workflow to identify new proteins as potential biomarkers in copper-associated disease states.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».