Refinement of Protein Extraction Protocols for Human Peripheral Nerve Tissue
Notice bibliographique
Résumé
Our aim was to establish an effective method for protein extraction from freshly frozen human peripheral nerves, determine the minimum amount required for consistent protein extraction outcomes, and assess which method produced the highest number of protein identities. Five extraction methods were compared using 8 M urea and Ripa buffer using either the Bullet Blender or Bioruptor. Out of the total 2619 identified proteins, protein extraction using the Ripa buffer combined with either Bioruptor or Bullet Blender resulted in the identification of 1582 (60%) and 1615 (62%) proteins, respectively. In contrast, using 8 M urea and Bioruptor for protein extraction resulted in 1022 proteins (39%), whereas employing Bullet Blender yielded 1446 proteins (55%). Sample amounts, ranging from 0.6 to 10 mg, were prepared with consistent protein extraction outcome obtained for samples ≥1.2 mg. Combining Ripa and 8 M urea with Bullet Blender increased protein identification to 2126 (81%). Proteins were classified by their cell components, molecular functions, and biological processes. Furthermore, a subclassification of proteins involved in the extracellular matrix (ECM) was introduced. We recommend the use of Ripa buffer, in combination with 8 M urea and Bullet Blender for extracting proteins from fresh-frozen human nerves weighing ≥1.2 mg.
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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 ».