Protocol for generating high-fidelity proteomic profiles using DROPPS
Notice bibliographique
Résumé
Deep mass spectrometry-based proteomic profiling of rare cell populations has been constrained by sample input requirements. Here, we present a protocol for droplet-based one-pot preparation for proteomic samples (DROPPS), an accessible low-input platform that generates high-fidelity proteomic profiles of 100–2,500 cells. We describe steps for depositing cellular material, cell lysis, and digesting proteins in the same microliter-droplet well. We anticipate DROPPS will accelerate biology-driven proteomic research for a multitude of rare cell populations. For complete details on the use and execution of this protocol, please refer to Waas et al. 1 • DROPPS is an accessible low-input proteomic method for 100–2,500 cells • Cells can be deposited with standard pipette or cell sorter • LC-MS/MS-compatible reagents are used for cell lysis and protein digestion Publisher’s note: Undertaking any experimental protocol requires adherence to local institutional guidelines for laboratory safety and ethics. Deep mass spectrometry-based proteomic profiling of rare cell populations has been constrained by sample input requirements. Here, we present a protocol for droplet-based one-pot preparation for proteomic samples (DROPPS), an accessible low-input platform that generates high-fidelity proteomic profiles of 100–2,500 cells. We describe steps for depositing cellular material, cell lysis, and digesting proteins in the same microliter-droplet well. We anticipate DROPPS will accelerate biology-driven proteomic research for a multitude of rare cell populations.
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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) | 0,000 | 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 ».