Mass spectrometry in coupling with affinity capture–release and isotope‐coded affinity tags for quantitative protein analysis
Notice bibliographique
Résumé
Affinity capture-release electrospray ionization mass spectrometry (ACESIMS) and isotope-coded affinity tags (ICAT) are two recently introduced techniques for the quantitation of protein activity and content with applications to clinical enzymology and functional proteomics, respectively. One common feature of these methods is that they use biotinylated tags that function as molecular handles for highly selective and reversible affinity capture of conjugates from complex biological mixtures such as cell homogenates and sub-cellular organelles. ACESIMS uses synthetic substrate conjugates specifically to target cellular enzymes that, when deficient, are the cause of genetic diseases. Multiplex determination of enzyme activities is used for the diagnosis of lysosomal storage diseases. The ICAT method relies on selective conjugation of cysteine thiol groups in proteins, followed by enzymatic digestion and quantitative analysis of peptide conjugates by mass spectrometry. Another common feature of the ACESIMS and ICAT approaches is that both use conjugates labeled with stable heavy isotopes as internal standards for quantitation. Selected applications of the ACESIMS and ICAT techniques are presented that include molecular-level diagnosis of genetic diseases in children and quantitative determination of protein expression in cells.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».