Depth of Proteome Issues
Notice bibliographique
Résumé
As a test case for optimizing how to perform proteomics experiments, we chose a yeast model system in which the UPF1 gene, a protein involved in nonsense-mediated mRNA decay, was knocked out by homologous recombination. The results from five complete isotope-coded affinity tag (ICAT) experiments were combined, two using matrix-assisted laser desorption/ionization (MALDI) tandem mass spectrometry (MS/MS) and three using electrospray MS/MS. We sought to assess the reproducibility of peptide identification and to develop an informatics structure that characterizes the identification process as well as possible, especially with regard to tenuous identifications. The cleavable form of the ICAT reagent system was used for quantification. Most proteins did not change significantly in expression as a consequence of the upf1 knockout. As expected, the Upf1 protein itself was down-regulated, and there were reproducible increases in expression of proteins involved in arginine biosynthesis. Initially, it seemed that about 10% of the proteins had changed in expression level, but after more thorough examination of the data it turned out that most of these apparent changes could be explained by artifacts of quantification caused by overlapping heavy/light pairs. About 700 proteins altogether were identified with high confidence and quantified. Many peptides with chemical modifications were identified, as well as peptides with noncanonical tryptic termini. Nearly all of these modified peptides corresponded to the most abundant yeast proteins, and some would otherwise have been attributed to "single hit" proteins at low confidence. To improve our confidence in the identifications, in MALDI experiments, the parent masses for the peptides were calibrated against nearby components. In addition, five novel parameters reflecting different aspects of identification were collected for each spectrum in addition to the Mascot score that was originally used. The interrelationship between these scoring parameters and confidence in protein identification is discussed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».