Complementary methods to assist subcellular fractionation in organellar proteomics
Notice bibliographique
Résumé
Organellar proteomics aims to describe the full complement of proteins of subcellular structures and organelles. When compared with whole-cell or whole-tissue proteomes, the more focused results from subcellular proteomic studies have yielded relatively simpler datasets from which biologically relevant information can be more easily extracted. In every proteomic study, the quality and purity of the biological sample to be investigated is of the utmost importance for a successful analysis. In organellar proteomics, one of the most crucial steps in sample preparation is the initial subcellular fractionation procedure by which the enriched preparation of the sought-after organelle is obtained. In nearly all available organellar proteomic studies, the method of choice relies on one or several rounds of density-based gradient centrifugation. Although this method has been recognized for decades as yielding relatively pure preparations of organelles, recent technological advances in protein separation and identification can now reveal even minute amounts of contamination, which in turn can greatly complicate data interpretation. The scope of this review focuses on recently published innovative complementary or alternative methods to perform subcellular fractionation, which can further refine the way in which sample preparation is accomplished in organellar proteomics.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».