ASAP─Automated Sonication-Free Acid-Assisted Proteomes─from Cells and FFPE Tissues
Notice bibliographique
Résumé
Formalin-fixed, paraffin-embedded (FFPE) tissues are an invaluable resource for retrospective studies, but protein extraction and subsequent sample processing steps have been shown to be challenging for mass spectrometry (MS) analysis. Streamlined high-throughput sample preparation workflows are essential for efficient peptide extraction from complex clinical specimens such as fresh frozen tissues or FFPE. Overall, proteome analysis has gained significant improvements in the instrumentation, acquisition methods, sample preparation workflows, and analysis pipelines, yet even the most recent FFPE workflows remain complex and are not readily scalable. Here, we present an optimized workflow for automated sonication-free acid-assisted proteome (ASAP) extraction from FFPE sections. ASAP enables efficient protein extraction from FFPE specimens, achieving similar proteome coverage as established methods using expensive sonicators, resulting in reduced sample processing time. The broad applicability of ASAP on archived pediatric tumor FFPE specimens resulted in high-quality data with increased proteome coverage and quantitative reproducibility. Our study demonstrates the practicality and superiority of the ASAP workflow as a streamlined, time- and cost-effective pipeline for high-throughput FFPE proteomics of clinical specimens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».