MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1963577094 · doi:10.1021/pr700677u

Rapid and Effective Focusing in a Carrier Ampholyte Solution Isoelectric Focusing System: A Proteome Prefractionation Tool

2008· article· en· W1963577094 sur OpenAlexaff
John C. Tran, Alan A. Doucette

Notice bibliographique

RevueJournal of Proteome Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsoelectric focusingProteomeChromatographyChemistryProtein precipitationMass spectrometryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preparative (solution) isoelectric focusing (sIEF) is a proven technique for proteome prefractionation, but carries limitations which include the risk of protein loss from isoelectric precipitation, poor focusing, and excessively long separation times. This report describes a simple yet effective method to achieve rapid focusing (as fast as 1 h) and maximize protein recovery using a carrier ampholyte sIEF system. Cathodic drift was not present over the time course of the experiment using our eight-chamber device, and we demonstrate the effectiveness of this device for focusing proteome mixtures. We also discuss an MS-compatible acidic wash protocol, which is shown to enhance the recovery of proteins following sIEF, thus, improving detection by LC-MS/MS. These approaches overcome significant shortcomings of the technique, enabling effective prefractionation prior to MS analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Proteome ResearchMême sujetAdvanced Proteomics Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207