Wissenschaft + Forschung

Hu und Team haben einen Serumatlas mit über 2000 Proteinen erstellt und veröffentlicht, die mit verschiedenen Krebsarten assoziiert sind (<a href="https://www.cancerserumatlas.com" target="_blank">www.cancerserumatlas.com</a>). Die Datenbank enthält für jedes Protein die Quantifizierungsparameter für mindestens ein charakteristisches Peptid. Die Autoren nutzten die Datenbank, um in 288 Serumproben über einen Pan-targeted-Proteomics-Ansatz nach neuen Biomarkern für verschiedene Krebsarten zu screenen. Der Ansatz kann dabei helfen, neue Diagnosewege für die Krebsfrüherkennung auf Basis der Liquid Biopsy zu entwickeln. GeD<ul class="references" xml:id="nadc20234134634-bibl-0011" style="numbered" cited="no"><li xml:id="nadc20234134634-bib-0012">Anal. Chem. 2022, doi: <accessionid ref="info:doi/10.1021/acs.analchem.2c03299">10.1021/acs.analchem.2c03299</accessionid></li></ul>

Meldung

Serumatlas für die Krebsfrüherkennung

Hu und Team haben einen Serumatlas mit über 2000 Proteinen erstellt und veröffentlicht, die mit verschiedenen Krebsarten assoziiert sind (www.cancerserumatlas.com). Die Datenbank enthält für jedes Protein die Quantifizierungsparameter für mindestens ein charakteristisches Peptid. Die Autoren nutz...

Die Qualität von Gewässern ist unter anderem durch die Konzentrationen und Toxizität der enthaltenen Schadstoffe gegeben. Peets und Team haben nun eine Möglichkeit entwickelt, unbekannte Massensignale in der LC-HRMS über ein Vorhersagemodell der Toxizität zu priorisieren, das auf Retentionszeit, MS1- und MS2-Daten basiert. Dabei erfolgt die Abschätzung des KOW über die Retentionszeit, die Bestimmung der Summenformel über die exakte Masse und die Erfassung der funktionellen Gruppen über die Fragmente im MS2. Über einen Machine-Learning-Ansatz erstellten die Autoren aus diesen Daten ein Modell, das die LC50-Werte für Fische und andere Tierarten vorhersagt. GeD<ul class="references" xml:id="nadc20234134634-bibl-0012" style="numbered" cited="no"><li xml:id="nadc20234134634-bib-0013">Environ. Sci. Technol. 2022, doi: <accessionid ref="info:doi/10.1021/acs.est.2c02536">10.1021/acs.est.2c02536</accessionid></li></ul>

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Serumatlas für die Krebsfrüherkennung

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