Membrane proteomics: ‘sweet dreams’ reviving
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Despite several shortcomings, membrane proteins continue to represent 2/3 rd of new biopharmaceuticals’ targets. It is likely that further improvements in the global expression and distribution of membrane proteins will expedite the development of future drug targets. In our present study we have re‐evaluated the possibility of exploring lectin affinity as an alternate method to study the distribution of membrane proteins in comparison to membrane isolation method. Methodology Isolated membrane from an erythroleukaemic cell line (K562) was washed with the reagents, known to remove non‐covalently associated proteins from the membrane. The proteins of these ‘stripped’ membranes were separated by SDS‐PAGE, in gel digested with trypsin and analyzed by nano‐LC‐ESI‐MS/MS. In a separate experiment cellular glycoproteins were isolated by lectin affinity chromatography employing Con A and WGA lectins. Isolated glycoproteins were digested in‐solution with trypsin and peptide fragments were analyzed by an off‐line RP‐HPLC and MALDI‐TOF. Protein identification was performed using the GPM algorithm. Results A total 624 proteins were identified from the isolated microsome. Of these proteins, 33% were predicted as transmembrane(TM) proteins. Approximately 10% of these transmembrane proteins were also isolated by lectin approach while 9% of lectin purified TM proteins were not identified in microsomal preparation. Conclusion Membrane proteins isolated from two different procedures seem to be complementary to each other. In future, these two procedures may be performed in tandem to increase the representation of membrane proteins in the preparation.
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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 | 0,014 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».