Improvement of Phosphoproteome Analyses Using FAIMS and Decision Tree Fragmentation. Application to the Insulin Signaling Pathway in <i>Drosophila melanogaster</i> S2 Cells
Notice bibliographique
Résumé
This report examines the analytical benefits of high-field asymmetric waveform ion mobility spectrometry (FAIMS) coupled to liquid chromatography mass spectrometry (LC-MS) for phosphoproteomics analyses. The ability of FAIMS to separate multiply charged peptide ions from chemical interferences confers a unique advantage in phosphoproteomics by enhancing the detection of low abundance phosphopeptides. LC-FAIMS-MS experiments performed on TiO(2)-enriched tryptic digests from Drosophila melanogaster provided a 50% increase in phosphopeptide identification compared to conventional LC-MS analysis. Also, FAIMS can be used to select different population of multiply charged phosphopeptide ions prior to their activation with either collision activated dissociation (CAD) or electron transfer dissociation (ETD). Importantly, FAIMS enabled the resolution of coeluting phosphoisomers of different abundances to facilitate their unambiguous identification using conventional database search engines. The benefits of FAIMS in large-scale phosphoproteomics of D. melanogaster are further investigated using label-free quantitation to identify differentially regulated phosphoproteins in response to insulin stimulation.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».