Integrated SDS Removal and Peptide Separation by Strong-Cation Exchange Liquid Chromatography for SDS-Assisted Shotgun Proteome Analysis
Notice bibliographique
Résumé
We report an improved shotgun method for analyzing proteomic samples containing sodium dodecyl sulfate (SDS). This method is based on the use of strong-cation exchange (SCX) liquid chromatography (LC) for SDS removal that can be integrated with peptide separation as the first dimension of the two-dimensional LC tandem mass spectrometry workflow. To optimize the performance of SDS removal, various experimental conditions, including the concentrations of chemical reagents and salts in the sample, the SDS concentration, and the SCX mobile phase composition, were investigated. It was found that a peptide recovery rate of about 90% could be achieved while removing SDS efficiently. One key finding was that, by increasing the SDS concentration to a certain level (0.5%) in the digested peptide sample, the sample recovery rate could be increased. The peptide recovery rate of BSA digests was found to be 90.6 ± 1.0% (n = 3), and SDS in the SCX fractions collected was not detectable by pyrolysis GC-MS, i.e., below the detection limit of 0.00006% for the undesalted SCX fractions. The peptide recovery rates were found to be 90.9% ± 2.7 (n = 3) and 89.5% ± 0.5% (n = 3) for the digests of the membrane-protein-enriched fractions of E. coli cell lysates and the MCF-7 breast cancer cell line, respectively. Compared to the methods that use acid-labile surfactants, such as RapiGest and PPS, for the MCF-7 membrane fraction sample, the SDS method identified, on average (n = 3), more peptides (∼5%) and proteins (∼16%) than the RapiGest method, while the RapiGest method identified more peptides (∼21%) and proteins (∼7%) from the E. coli membrane fraction than the SDS method. In both cases, the two methods identified more peptides and proteins than the PPS method. Since SCX is widely used as the first dimension of 2D-LC MS/MS, integration of SDS removal with peptide separation in SCX does not add any extra steps to the sample handling process. We demonstrated the application of this method for 2D-LC MS/MS profiling of the MCF-7 membrane protein fraction and identified 6889 unique peptides, corresponding to 2258 unique proteins or protein groups from two replicate experiments with a false peptide discovery rate of ∼0.8%, compared to 5172 unique peptides and 1847 unique proteins identified by the RapiGest method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».