High Throughput Methods for Analyzing Transition Metals in Proteins on a Microgram ScaleHigh Throughput Methods for Analyzing Transition Metals in Proteins on a Microgram Scale
Notice bibliographique
Résumé
Transition metals are among the most common ligands that contribute to the biochemical and physiological properties of proteins. In the course of structural proteomic projects, the detection of transition metal cofactors prior to the determination of a high-resolution structure is extremely beneficial. This information can be used to select tractable targets from the proteomic pipeline because the presence of a metal often improves protein stability and can be used to help solve the phasing problem in x-ray crystallography. Recombinant proteins are often purified with substoichiometric amounts of metal loaded, so additional metal may be needed to obtain the homogeneous protein solution crucial for structural analysis. Furthermore, identifying a metal cofactor provides a clue about the nature of the biological role of an unclassified protein and can be applied with structural data in the assignation of a putative function. Many of the existing methods for transition metal analysis of purified proteins have limitations, which include a requirement for a large quantity of protein or a reliance on equipment with a prohibitive cost.The authors have developed two simple high throughput methods for identifying metalloproteins on a microgram scale. Each of the techniques has distinct advantages and can be applied to address divergent experimental goals. The first method, based on simple luminescence and colorimetric reactions, is fast, cheap, and semiquantitative. The second method, which employs HPLC separation, is accurate and affords unambiguous metal identification.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
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 ».