Differential Dimethyl Labeling of N-Termini of Peptides after Guanidination for Proteome Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
We describe an enabling technique for proteome analysis based on isotope-differential dimethyl labeling of N-termini of tryptic peptides followed by microbore liquid chromatography (LC) matrix-assisted laser desorption and ionization (MALDI) mass spectrometry (MS). In this method, lysine side chains are blocked by guanidination to prevent the incorporation of multiple labels, followed by N-terminal labeling via reductive amination using d(0),(12)C-formaldehyde or d(2),(13)C-formaldehyde. Relative quantification of peptide mixtures is achieved by examining the MALDI mass spectra of the peptide pairs labeled with different isotope tags. A nominal mass difference of 6 Da between the peptide pair allows negligible interference between the two isotopic clusters for quantification of peptides of up to 3000 Da. Since only the N-termini of tryptic peptides are differentially labeled and the a(1) ions are also enhanced in the MALDI MS/MS spectra, interpretation of the fragment ion spectra to obtain sequence information is greatly simplified. It is demonstrated that this technique of N-terminal dimethylation (2ME) after lysine guanidination (GA) or 2MEGA offers several desirable features, including simple experimental procedure, stable products, using inexpensive and commercially available reagents, and negligible isotope effect on reversed-phase separation. LC-MALDI MS combined with this 2MEGA labeling technique was successfully used to identify proteins that included polymorphic variants and low abundance proteins in bovine milk. In addition, by analyzing a mixture of two equal amounts of milk whey fraction as a control, it is shown that the measured average ratio for 56 peptide pairs from 14 different proteins is 1.02, which is very close to the theoretical ratio of 1.00. The calculated percentage error is 2.0% and relative standard deviation is 4.6%.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle