Targeted Workflow Investigating Variations in the Tear Proteome by Liquid Chromatography Tandem Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Proteins in tears have an important role in eye health and have been shown as a promising source of disease biomarkers. The goal of this study was to develop a robust, sensitive, and targeted method for profiling tear proteins to examine the variability within a group of healthy volunteers over three days. Inter-individual and inter-day variabilities were examined to contribute to understanding the normal variations in the tear proteome, as well as to establish which proteins may be better candidates as eventual biomarkers of specific diseases. Tear samples collected on Schirmer strips were subjected to bottom-up proteomics, and resulting peptides were analyzed using an optimized targeted method measuring 226 proteins by liquid chromatography-scheduled multiple reaction monitoring. This method was developed using an in-house database of identified proteins from tears compiled from high-resolution data-dependent liquid chromatography tandem mass spectrometry data. The measurement of unique peptide signals can help better understand the dynamics of each of these proteins in tears. Some interesting trends were seen in specific pathways or protein classes, including higher variabilities for those involved in glycolysis, glutathione metabolism, and cytoskeleton proteins and lower variation for those involving the degradation of the extracellular matrix. The overall aim of this study was to contribute to the field of tear proteomics with the development of a novel and targeted method that is highly amenable to the clinical laboratory using high flow LC and commonly used triple quadrupole mass spectrometry while ensuring that protein quantitation was reported based on unique peptides for each protein and robust peak areas with data normalization. These results report on variabilities on over 200 proteins that are robustly detected in tear samples from healthy volunteers with a simple sample preparation procedure.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 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 ».