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Enregistrement W1993511239 · doi:10.1002/rcm.1423

Effects of common surfactants on protein digestion and matrix‐assisted laser desorption/ionization mass spectrometric analysis of the digested peptides using two‐layer sample preparation

2004· article· en· W1993511239 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryChromatographyDesorptionSample preparationMatrix-assisted laser desorption/ionizationMatrix (chemical analysis)IonizationSample preparation in mass spectrometryMass spectrometryDigestion (alchemy)Analytical Chemistry (journal)Organic chemistryElectrospray ionizationAdsorptionIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While surfactants are commonly used in preparing protein samples, their presence in a protein sample can potentially affect the enzymatic digestion process and the subsequent analysis of the resulting peptides by mass spectrometry. The extent of the tolerance of matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry (MALDI-MS) to surfactant interference in peptide analysis is very much dependent on the matrix/sample preparation method. In this work the effects of four commonly used surfactants, namely n-octyl glucoside (OG), Triton X-100 (TX-100), 3-[(3-cholamidopropyl)dimethylammonio]-1-propanesulfonate (CHAPS) and sodium dodecyl sulfate (SDS), for biological sample preparation on trypsin digestion and MALDI-MS of the resulting digest are examined in detail within the context of using a two-layer method for MALDI matrix/sample preparation. Non-ionic and mild surfactants, such as OG, TX-100 or CHAPS, are found to have no significant effect on trypsin digestion with surfactant concentrations up to 1%. However, TX-100 and CHAPS interfere with the subsequent peptide analysis by MALDI-MS and should be removed prior to peptide analysis. OG is an MS-friendly surfactant and no effect is observed for MALDI peptide analysis. The effect of SDS on trypsin digestion in terms of the number of peptides generated and the overall protein sequence coverage by these peptides is found to be protein dependent. The use of SDS to solubilize hydrophobic membrane proteins, followed by trypsin digestion in the presence of 0.1% SDS, results in a peptide mixture that can be analyzed directly by MALDI-MS. These peptides are shown to provide better sequence coverage compared with those obtained without the use of SDS in the case of bacteriorhodopsin, a very hydrophobic transmembrane protein. This work illustrates that MALDI-MS with the two-layer sample preparation method can be used for direct analysis of protein digests with no or minimum sample cleanup after proteins are digested in a solution containing surfactants.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,010
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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