Development of an Absolute Quantification Method for hERG Using PRM with Single Isotopologue in-Sample Calibration
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The human ether-à-go-go-related gene (KCNH2)-encoded protein hERG constitutes the α subunit of the Kv11.1 channel and contributes to the I kr current, which plays an important role in the cardiac action potential. Genetically and xenobiotically triggered malfunctions of hERG can cause arrhythmia. The expression of hERG in various study systems was assessed mainly as the fold change relative to the corresponding control. Here, we developed a simple and sensitive quantitation method using targeted mass spectrometry, i.e., the parallel reaction monitoring approach, to measure the absolute quantity of hERG in copy number. Such measurements do not require controls, and the obtained values can be compared with similar results for any other protein. To effectively avoid matrix effects, we used the heavy-match-light (HML) in-sample calibration approach that requires only a single isotopologue to achieve copy-number quantitation. No significant difference was observed in the results obtained by HML and by the classic standard addition in-sample calibration approach. Using four proteotypic peptides, we quantified the average number of copies of hERG in the HEK293T heterologous expression system as 3.6 ± 0.5 × 10 6 copies/cell, i.e., 1 million copies/cell for the fully assembled Kv11.1 channel.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».