AbstractProteomics technologies can

Abstract

Proteomics technologies can be effective for the discovery and assay of protein forms altered with disease. However, few examples of successful biomarker discovery yet exist. Critical to addressing this is the widespread implementation of appropriate QC (quality control) methodology. Such QC should combine the rigour of clinical laboratory assays with a suitable treatment of the complexity of the proteome by targeting separate assignable causes of variation. We demonstrate an approach, metric and example workflow for users to develop such targeted QC rules systematically and objectively, using a publicly available plasma DIGE data set. Hierarchical clustering analysis of standard channels is first used to discover correlated groups of features corresponding to specific assignable sources of technical variation. These effects are then quantified using a statistical distance metric, and followed on control charts. This allows measurement of process drift and the detection of runs that outlie for any given effect. A known technical issue on originally rejected gels was detected validating this approach, and relevant novel effects were also detected and classified effectively.

Our approach was effective for 2-DE QC. Whilst we demonstrated this in a retrospective DIGE experiment, the principles would apply to ongoing QC and other proteomic technologies.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อเทคโนโลยีโปรตีโอมิกส์จะมีประสิทธิภาพสำหรับการค้นหาและวิเคราะห์รูปแบบของโปรตีนเปลี่ยนแปลงโรค อย่างไรก็ตาม ตัวอย่างของการค้นพบไบโอมาร์คเกอร์ประสบความสำเร็จยังมีอยู่ สำคัญในการกำหนดวันที่นี้เป็นการดำเนินการอย่างกว้างขวางของ QC (ควบคุมคุณภาพ) วิธีการที่เหมาะสม QC ดังกล่าวควรรวมความรุนแรงของห้องปฏิบัติการทางคลินิก assays ด้วยการบำบัดที่เหมาะสมของความซับซ้อนของ proteome การ โดยกำหนดเป้าหมายแยกกำหนดสาเหตุของการเปลี่ยนแปลง เราแสดงให้เห็นถึงวิธีการ ลำดับการวัดและตัวอย่างสำหรับผู้ใช้ในการพัฒนากฎ QC เป้าหมายดังกล่าวอย่างเป็นระบบ และเป็น กลาง ใช้ชุดข้อมูลเผยพลา DIGE ลำดับชั้นระบบคลัสเตอร์วิเคราะห์ช่องมาตรฐานถูกนำมาใช้ก่อนการค้นพบกลุ่มที่มีความสัมพันธ์ของคุณสมบัติที่สอดคล้องกับแหล่งกำหนดได้เฉพาะของการเปลี่ยนแปลงทางเทคนิค ผลกระทบเหล่านี้จาก นั้นวัดโดยใช้การวัดระยะทางสถิติ และตามบนแผนภูมิควบคุม วัดกระบวนการลอยและการตรวจจับของรันที่ outlie สำหรับผลที่กำหนดได้ พบปัญหาทางเทคนิคที่รู้จักกันบนเจปฏิเสธแต่เดิมตรวจสอบวิธีการนี้ และผลที่เกี่ยวข้องนวนิยายยังถูกตรวจพบ และจำแนกได้อย่างมีประสิทธิภาพวิธีมีประสิทธิภาพสำหรับ QC 2 เด ในขณะที่เราสามารถแสดงได้ในการทดลอง DIGE ย้อนหลัง จะใช้หลักการควบคุมคุณภาพอย่างต่อเนื่องและเทคโนโลยีอื่น ๆ proteomic

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อ

เทคโนโลยีเซ็กเมนต์จะมีประสิทธิภาพสำหรับการค้นพบและการทดสอบรูปแบบการเปลี่ยนแปลงของโปรตีนที่มีโรค อย่างไรก็ตามตัวอย่างบางส่วนของการค้นพบตัวบ่งชี้ที่ประสบความสำเร็จยังมีอยู่ ที่สำคัญเพื่อที่อยู่นี้คือการดำเนินงานอย่างแพร่หลายของ QC (ควบคุมคุณภาพ) วิธีการที่เหมาะสม QC ดังกล่าวควรรวมความรุนแรงของการตรวจทางห้องปฏิบัติการทางคลินิกที่มีการรักษาที่เหมาะสมของความซับซ้อนของโปรตีนที่โดยการกำหนดเป้าหมายสาเหตุมอบหมายแยกต่างหากของการเปลี่ยนแปลง เราแสดงให้เห็นถึงวิธีการที่ตัวชี้วัดและเป็นตัวอย่างขั้นตอนการทำงานสำหรับผู้ใช้เพื่อพัฒนากฎระเบียบที่กำหนดเป้าหมาย QC ดังกล่าวเป็นระบบและวัตถุโดยใช้พลาสม่าที่เปิดเผยต่อสาธารณชนซิมบชุดข้อมูล การวิเคราะห์การจัดกลุ่มตามลำดับชั้นของช่องมาตรฐานถูกนำมาใช้เป็นครั้งแรกที่จะค้นพบความสัมพันธ์กลุ่มของคุณสมบัติที่สอดคล้องกับแหล่งมอบหมายที่เฉพาะเจาะจงของการเปลี่ยนแปลงทางเทคนิค ผลกระทบเหล่านี้จะวัดแล้วใช้ตัวชี้วัดระยะทางสถิติและตามแผนภูมิควบคุม นี้จะช่วยให้การวัดของกระบวนการดริฟท์และการตรวจสอบของการทำงานที่ outlie สำหรับผลกระทบใด ๆ ที่กำหนด ปัญหาที่รู้จักกันทางเทคนิคเกี่ยวกับเจลปฏิเสธเดิมที่ตรวจพบการตรวจสอบวิธีการนี้และผลกระทบนวนิยายที่เกี่ยวข้องนอกจากนี้ยังมีการตรวจพบและจำแนกได้อย่างมีประสิทธิภาพ.

วิธีการของเราเป็นที่มีประสิทธิภาพสำหรับ 2-de QC ในขณะที่เราแสดงให้เห็นถึงนี้ในการทดลองซิมบย้อนหลังหลักการที่จะนำไปใช้กับการควบคุมคุณภาพอย่างต่อเนื่องและเทคโนโลยีโปรตีนอื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทคัดย่อแสดงเทคโนโลยีจะมีประสิทธิภาพสำหรับการค้นพบและวิเคราะห์รูปแบบการเปลี่ยนแปลงของโปรตีนกับโรค แต่ตัวอย่างที่ไม่กี่ของการค้นพบไบโอมาร์คเกอร์ที่ประสบความสำเร็จยังไม่มี ที่สำคัญกว่า คือการใช้อย่างแพร่หลายของ QC ( Quality Control ) ที่เหมาะสมคือ ช่าง QC ควรรวมความเข้มงวดของห้องปฏิบัติการคลินิก ) กับการรักษาที่เหมาะสมของความซับซ้อนของโปรตีนเป้าหมายได้โดยแยกสาเหตุของความแปรผัน เราแสดงวิธีการ เมตริก และตัวอย่างเวิร์กโฟลว์สำหรับผู้ใช้เพื่อพัฒนาเป้าหมาย QC กฎอย่างเป็นระบบและวัตถุที่ใช้ทั่วไปของพลาสมา dige ชุดข้อมูล การจัดกลุ่มลำดับชั้นการวิเคราะห์ช่องทางมาตรฐานเป็นครั้งแรกใช้ในการค้นพบความสัมพันธ์ของกลุ่มที่สามารถระบุคุณสมบัติเฉพาะแหล่งที่มาของการเปลี่ยนแปลงทางเทคนิค ผลเหล่านี้จะวัดโดยใช้สถิติระยะทางเมตริกตัน และใช้แผนภูมิควบคุม นี้จะช่วยให้วัดลอย กระบวนการตรวจหาวิ่งที่ outlie ใดได้รับผลกระทบ รู้จักเทคนิคฉบับเดิมปฏิเสธการเจลพบว่าวิธีการนี้ และผลนวนิยายที่เกี่ยวข้องยังตรวจพบและจำแนกได้อย่างมีประสิทธิภาพแนวทางของเราคือที่มีประสิทธิภาพสำหรับแผ่น QC ขณะที่เราแสดงให้เห็นในการทดลอง dige ย้อนหลัง หลักการจะใช้กับ QC อย่างต่อเนื่องและเทคโนโลยีโปรตีนอื่น ๆ