Proteomic Characterization of Preclinical Neurodegenerative Models with the NULISA™ Multiplex Murine Neuroinflammation Panel 2206
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description Preclinical models of Alzheimer’s Disease (AD) have been valuable in deciphering the dynamics of disease pathogenesis and evaluating therapeutic strategies. However, the degree to which these models reflect the biology of the disease in humans is not known. With a growing number of preclinical models, deeper proteomic characterization can help to evaluate the differences between these model systems and their clinical utility. To this end, we have developed a 120-plex Murine Neuroinflammation Panel for detection of key neurodegenerative targets, inflammatory cytokines and growth factors. The panel was optimized and validated for murine plasma, CSF and brain lysates. Dilutional linearity, assay reproducibility and detectability were assessed at different sample input volumes. Overall, our studies show robust assay performance with <10% median intra-assay CV and <15% median inter-assay CV. Additionally, detectability in plasma is > 95%, reflecting the high sensitivity of the NULISA™ technology with background suppression mechanisms to achieve detection of a wide dynamic range of proteins. Furthermore, dilutional linearity studies showed good linearity with signal-to-noise ratio >2 for majority of the targets in the panel. Application of this panel in murine models of AD, traumatic brain injury and common strains used for preclinical research show the broad utility of the multiplex NULISAseq Murine Panel for analyzing mechanisms of neuroinflammation and disease pathology in mice. Topic Categories Neuroimmunology (NEUR)
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».