Identification of Proteolytic Products and Natural Protein N-Termini by Terminal Amine Isotopic Labeling of Substrates (TAILS)
Notice bibliographique
Résumé
Determining the sequence of protein N-termini and their modifications functionally annotates proteins since translation isoforms, posttranslational modifications, and proteolytic truncations direct localization, activity, and the half-life of most proteins. Here we present in detail the steps required to perform our recently described approach we call Terminal Amine Isotopic Labeling of Substrates (TAILS), a combined N-terminomics and protease substrate discovery degradomics platform for the simultaneous quantitative and global analysis of the N-terminome and proteolysis in one MS/MS experiment. By a 3-day procedure with flexible α- and ɛ-amine labeling and blocking options, TAILS removes internal tryptic and C-terminal peptides by binding to a dendritic polyglycerol aldehyde polymer. Therefore, by negative selection, this enriches for both the N-terminal-labeled peptides and all forms of naturally blocked N-terminal peptides. In addition to providing valuable proteome annotation, the simultaneous analysis of the original mature N-terminal peptides enables these peptides to be used for higher confidence protein substrate identification by two or more different and unique peptides. Second, the analysis of the N-terminal peptides forms a statistical classifier to determine valid isotope ratio cutoffs in order to identify with high-confidence protease-generated neo-N-terminal peptides. Third, quantifying the loss of acetylated or cyclized N-terminal peptides that have been cleaved extends overall substrate coverage. Hence, TAILS allows for the global analysis of the N-terminome and determination of cleavage site motifs and substrates for protease including those with unknown or broad specificity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».