Recent implementations of data-independent acquisition for cancer biomarker discovery in biological fluids
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cancer is the second-leading cause of death worldwide and accurate biomarkers for early detection and disease monitoring are needed to improve outcomes. Biological fluids, such as blood and urine, are ideal samples for biomarker measurements as they can be routinely collected with relatively minimally invasive methods. However, proteomics analysis of fluids has been a challenge due to the high dynamic range of its protein content. Advances in data-independent acquisition (DIA) mass spectrometry-based proteomics can address some of the technical challenges in the analysis of biofluids, thus enabling the ability for mass spectrometry to propel large-scale biomarker discovery. AREAS COVERED: We reviewed principles of DIA and its recent applications in cancer biomarker discovery using biofluids. We summarized DIA proteomics studies using biological fluids in the context of cancer research over the past decade, and provided a comprehensive overview of the benefits and challenges of DIA-MS. EXPERT OPINION: Various studies showed the potential of DIA-MS in identifying putative cancer biomarkers in a high-throughput manner. However, the lack of proper study design and standardization of methods across platforms still needs to be addressed to fully utilize the benefits of DIA-MS to accelerate the biomarker discovery and verification processes.
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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) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».