Blending Protein Separation and Peptide Analysis through Real-Time Proteolytic Digestion
Notice bibliographique
Résumé
Typical liquid- or gel-based protein separations require enzymatic digestion as an important first step in generating protein identifications. Traditional protocols involve long-term proteolytic digestion of the separated protein, often leading to sample loss and reduced sensitivity. Previously, we presented a rapid method of proteolytic digestion that showed excellent digestion of resistant and low concentrations of protein without requiring reduction and alkylation. Here, we demonstrate on-line, real-time tryptic digestion in conjunction with reversed-phase protein separation. The studies were aimed at optimizing pH and ionic strength and the size of the digestion element, to produce maximal protein digestion with minimal effects on chromatographic integrity. Upon establishing optimal conditions, the digestion element was attached downstream from a capillary C4 reversed-phase column. A four-protein mixture was processed through the combined system, and the resulting peptides were analyzed on-line by electrospray mass spectrometry. Extracted ion chromatograms for protein chromatography based on peptide elution were generated. These were shown to emulate ion chromatograms produced in a subsequent run without the digestion element, based on protein elution. The methodology will enable rapid and sensitive analysis of liquid-based protein separations using the power of bottom-up proteomics methodologies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».