Rapid Single‐Cell Proteomics Using Nanoconfined Enzyme Reactors on a Microscale Digital Microfluidics Platform
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multicellular organisms exhibit cellular heterogeneity, crucial for understanding physiological and pathological processes. Single‐cell proteomics (SCP) enables exploration of this diversity but faces challenges such as sample loss due to nonspecific adsorption and relies on free protease solutions for enzymatic digestion. Here, a microfluidic platform is reported that enhances proteomic analysis of single cells by integrating nanoconfined enzyme reactors with digital microfluidics (DMF). Trypsin immobilized on NHS‐activated magnetic beads via click chemistry (Try@Fe 3 O 4 ) shows improved stability and enzyme loading, reducing autolysis risks. Using DMF‐Try@Fe 3 O 4 , it achieves over twice the sequence coverage and four times the peptide matches for standard proteins in 10 min compared to conventional 10‐h methods. The densely packed enzymes in the nanoscale microenvironment enhance reaction rates. This system identifies 3,916 and 1,849 protein groups from 50 HeLa cells and single cells, respectively, showing 27% and 201% increases over tube digestion. The platform also classifies leukocyte subtypes (HL‐60, Jurkat, and Raji, with N = 20 for each) with SCP and identifies key upregulated proteins. Proteomic analysis of gemcitabine‐treated PANC‐1 cells reveal alterations consistent with known drug mechanisms. This approach enhances protein digestion efficiency and identification rates, offering a rapid, automated SCP solution for high‐throughput applications and broader biological investigations.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».