Peptide prefractionation is essential for proteomic approaches employing multiple‐reaction monitoring of fruit proteomic research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Off-gel™ IEF has become a popular tool in proteomics research to fractionate peptides or proteins. We conducted a detailed investigation on the fruit proteomics of apple, banana, and strawberry fruit employing Off-gel™ electrophoresis (OGE) as a crucial step to improve the proteome coverage and quantitative proteomic workflows including multiple-reaction monitoring (MRM). We provide technical details concerning the application of Off-gel™IEF, nano-LC-MS detection, and MRM optimization and analysis. Our results demonstrated that the application of OGE is an effective method for peptide fractionation and increased significantly the number of proteins identified by at least ten times, with more total peptides detected and collected. Furthermore, we developed a protocol combining OGE and MRM studies to identify and quantitatively investigate monodehydroascorbate reductase, a key enzyme in the redox and antioxidant system of apple fruit during fruit ripening. Using this method, the quantitative changes in this protein during ripening and in response to ethylene treatment was investigated. Our results provide direct and comprehensive evidence demonstrating the benefits of OGE and its application for both shotgun and quantitative proteomics research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle