Mass spectrometric characterization of lipid‐modified peptides for the analysis of acylated proteins
Notice bibliographique
Résumé
The analysis of acylated proteins by mass spectrometry (MS) has largely been overshadowed in proteomics by the analysis of glycosylated and phosphorylated proteins; however, lipid modifications on proteins are proving to be of increasing importance in biomedical research. In order to identify the marker ions and/or neutral loss fragments that are produced upon collision-induced dissociation, providing a means to identify the common lipid modifications on proteins, peptides containing an N-terminally myristoylated glycine, a palmitoylated cysteine and a farnesylated cysteine were chemically synthesized. Matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight time-of-flight (MALDI-TOF-TOF), electrospray ionization quadrupole time-of-flight (ESI Q-TOF), and electrospray ionization hybrid triple-quadrupole/linear ion trap (ESI QqQ(LIT)) mass spectrometers were used for the analysis. The peptide containing the N-terminally myristoylated glycine, upon CID, produced the characteristic fragments a1 (240.4 Th) and b1 (268.4 Th) ions as well as a low-intensity neutral loss of 210 Da (C14H26O). The peptides containing a farnesylated cysteine residue fragmented to produce a marker ion at a m/z of 205 Th (C15H25) as well as other intense farnesyl fragment ions, and a neutral loss of 204 Da (C15H24). The peptides containing a palmitoylated cysteine moiety generated neutral losses of 238 Da (C16H30O) and 272 Da (C16H32OS); however, no marker ions were produced. The neutral losses were more prominent in the MALDI-TOF-TOF spectra, whereas the marker ions were more abundant in the ESI QqQ(LIT) and Q-TOF mass spectra.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».