Human Serum Proteins Fractionated by Preparative Partition Chromatography Prior to LC-ESI-MS/MS
Notice bibliographique
Résumé
Many proteomics studies are limited to the identification of only the most abundant proteins in a sample due to the high sample complexity in most proteomes. We have here addressed this problem by prefractionation of human blood samples using microchromatography. We show that our approach resulted in high-stringency tryptic peptides identified by LC-ESI-MS/MS. Serum proteins were fractionated by batch and stepwise preparative chromatography using various types of chromatography resins (propyl sulfate, quaternary amine, diethylaminoethanol, cibachron blue, phenol Sepharose, carboxy methyl sepharose, hydroxyl apatite, heparin, concanavalin A and protein G) that were compared. The efficacy of sample fractionation was determined by protein assays, electrophoresis, and mass spectrometry. Tryptic peptides were separated by C18 liquid chromatography with electrospray ionization via metal needle at 2 microL/min with ion trap tandem mass spectrometry. The MS/MS spectra were correlated to some 4396 distinct sequences of the human forward RefSeq by X!TANDEM. Of these, 61% have been detected by other algorithms, but 3219 (73%) were never previously reported from blood by X!TANDEM. The use of a simple apparatus for making gravity microchromatography columns that permits the rapid side-by-side fractionation of many serum samples is described. Disposable microcolumns rapidly prepared blood samples for LC ESI-MS/MS that detected both tissue and cell leakage proteins known to exist in the approximately 1 ng/mL range and some circulating receptor sequences. Our results demonstrate that the depletion of albumin or IgG was not necessary prior to LC-MS/MS and that multiple forms of protein chromatography will be useful for complete identification of blood proteins.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».