MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404235245 · doi:10.1021/acs.analchem.4c04846

Development of an Automated, Ultra-Rapid Bottom-Up Proteomics Workflow Utilizing Alginate-Based Hydrogels

2024· article· en· W4404235245 sur OpenAlexafffund
Maor Arad, Connor Frey, Ronald Balagtas, Rhien Hare, Kenneth Ku, Dario Jereb, Zach Nestman, Yuming Shi, Osei Boakye Fordwour, Kyung‐Mee Moon, Leonard J. Foster, Golfam Ghafourifar

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of the Fraser ValleyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSimon Fraser UniversityGenome British ColumbiaCanada Foundation for InnovationUniversity of the Fraser Valley
Mots-clésChemistrySelf-healing hydrogelsWorkflowNanotechnologyPolymer chemistryComputer scienceDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide A new approach to sample preparation and enzymatic digestion in bottom-up proteomics has been developed using alginate-based hydrogel entrapment of enzymes. This hydrogel facilitates rapid and room-temperature digestions with multienzyme capabilities. Three methodologies were tested: within microcentrifuge tubes, in situ pipette tips, and automated robotic liquid handling. Factorial experimental design identified a 1 h, room temperature, pepsin–trypsin dual-enzyme digestion as optimal for sequence coverage and protein group identification, comparable to a gold-standard overnight proteomic protocol. This method promises significant advancements in proteomic analysis by enhancing reusability, speed, throughput, convenience, and cost-effectiveness, without hindering digestion efficiency.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnalytical ChemistryMême sujetAdvanced Proteomics Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207