A reliable Western blot workflow with improved dynamic range for the detection of myelin proteins in murine brain
Notice bibliographique
Résumé
Myelin is a highly structured multilamellar sheath produced by oligodendrocytes, which insulates neuronal axons to facilitate neurotransmission. Maturation of oligodendrocytes in cortical regions of the developing murine brain occurs postnatally and corresponds to the marked upregulation of myelin-specific genes. Western blotting is a conventional technique used to study protein expression but historically has only been considered semiquantitative. This study aims to optimize a Western blot workflow for the quantification of myelin proteins in murine brain, including the examination of the following parameters: sample preparation, electrophoretic transfer conditions, detection parameters, data normalization, and linear dynamic range. As a proof of principle, the optimized protocol was employed to characterize both the absolute and relative expression of myelin oligodendrocyte glycoprotein (MOG) throughout neurodevelopment. A dynamic loading paradigm, which varied total protein load across different age groups to ensure antigen detection remained in the linear dynamic range of the assay, showed a greater relative increase in expression when compared to standard loading paradigm. This approach resulted in comparable MOG expression profiles from both absolute and relative quantification. The optimized Western blot workflow will facilitate protein quantification and will improve data reproducibility when investigating the molecular mechanisms of myelination in development, aging, and disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».