Targeted cerebrospinal fluid (CSF) Mass Spectrometric Immunoassay for cystatin C was developed and applied to a small number of CSF and serum samples obtained from healthy and individuals diagnosed with multiple sclerosis. Cystatin C and its variants were retrieved from the CSF samples via affinity micro columns derivatized with cystatin C antibodies, and were eluted onto MALDI mass spectrometer targets. The resulting mass spectra revealed various levels of cystatin C isoforms in the samples. Truncated Cystatin C isoforms missing 3,4,7,8,9,10,11,14, 15, and 17 Nterminal amino acid residues were detected. Correlation in the level of truncation between the matched CSF and serum samples was also observed. The mass spectrometric immunoassay provided rapid, high-throughput assessment of cystatin C and its isoforms present in biological fluids.

Standard electrophoresis methods were used to classify analyzed proteins in cerebrospinal fluid from patients with multiple sclerosis. Disc electrophoresis was carried out on polyacrylamide gels for the detection of oligoclonal IgG bands in cerebrospinal fluid, mainly from patients with multiple sclerosis and other central nervous system dysfunctions. ImageMaster 1D Elite and Gel-Pro specialized software packages were used for fast accurate image and gel analysis. The classification model was based on supervised self-organizing maps. In order to perform modeling in an automated manner, genetic algorithms were used. Using this approach and a data set composed of 69 samples, we developed models based on supervised self-organizing maps which were able to correctly classify 83% of the samples in the data set used for external validation.Keywords: disc electrophoresis; cerebrospinal fluid; protein analysis; supervised self-organizing maps ОПТИМИЗАЦИЈА НА САМООРГАНИЗИРАНИ МАПИ ТРЕНИРАНИ СО НАДГЛЕДУВАНО УЧЕЊЕ СО ГЕНЕТСКИ АЛГОРИТМИ ЗА КЛАСИФИКАЦИЈА НА ЕЛЕКТРОФОРЕТСКИ ПРОФИЛИСтандардна електрофоретска метода беше користена за анализа на протеините во церебро-спиналниот ликвор кај пациенти претежно со мултипла склероза, но и со други заболувања на централниот нервен систем, со намера да се изврши класификација на експерименталните резул-тати. За оваа намена беше користена диск-електрофорезата за детекција на олигоклонални IgG ленти во електрофореграмите добиени со гел-електрофореза. Анализата на електрофореграмите беше направена со специјализираниот софтвер ImageMaster 1D Elite и софтверскиот пакет GelPro. За класификација на добиените експериментални резултати беа користени самоорганизирани мапи тренирани со надгледувано учење. За да се автоматизира моделирањето, беше користен генет-скиот алгоритам. Користејќи го овој пристап и податоците од 69 примероци за анализа, добивме модели базирани на самоорганизирани мапи, со кои може коректно да се класифицираат 83 % од податоците користени за екстерна валидација.Клучни зборови: диск-електрофореза; церебрален флуид; анализа на протеини; самоорганизирани мапи тренирани со надгледувано учење

No abstract

No abstract

Our results support the idea for the significance of glutamate and TNF-α as peripheral markers for excitotoxicity and inflammation in ICH patients. The developed multiple regression model for prediction of the development of the edema could be beneficial in decision making between conservative treatment and surgical intervention in the clinical practice.