α-Synuclein purification significantly impacts seed amplification assay performance and consistency
Notice bibliographique
Résumé
Abstract α-Synuclein seed amplification assays are a promising diagnostic tool for synucleinopathies such as Parkinson’s disease and multiple system atrophy. Standardized conditions are required to ensure a high degree of inter- and intra-laboratory reproducibility when performing these assays. A significant issue that hinders the utility of seed amplification assays is the de novo aggregation propensity of the α-synuclein substrate as well as inter-batch heterogeneity. While much work has focused on determining appropriate seed amplification assay buffer compositions as well as the type and amount of seed used, a robust comparison of α-synuclein substrate purification methods has not been reported. We therefore compared the utility of recombinant α-synuclein purified using four different methods as seed amplification assay substrates across two laboratories. Osmotic shock-purified α-synuclein monomer substrate showed the lowest propensity for de novo aggregation, which translated into being the best substrate for seed amplification assay reactions seeded with α-synuclein preformed fibrils or patient brain homogenates. Furthermore, osmotic shock α-synuclein monomer showed the best inter-batch reproducibility compared to all other substrates tested. As α-synuclein seed amplification assays continue to evolve and move towards adoption in the clinical realm, this work showcases the vital importance of standardizing the production and characterization of recombinant α-synuclein substrate. We encourage the widespread adoption of osmotic shock α-synuclein monomer as the universal substrate for seed amplification assays to maximize intra- and inter-laboratory reproducibility.
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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 | 0,006 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».