Global Quantitative Proteomic Profiling through <sup>18</sup>O-Labeling in Combination with MS/MS Spectra Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Several stable-isotope-based peptide labeling methods have been developed to support large-scale relative quantitation, through mass spectrometry, of proteins present in two different biological samples. In one of these, trypsin-catalyzed 18O-based labeling, quantitation is typically performed at the full scan (MS) level by comparing the peak intensities of sister precursor ions corresponding to the labeled and unlabeled forms of an intact peptide as they co-elute during liquid chromatography (LC) separations. We show here that measuring relative abundance at the product ion (MS/MS) level after fragmentation provides excellent accuracy, sensitivity and signal-to-noise, while combining quantitation with global shotgun protein identification. To facilitate routine data analysis using this approach, we have developed two specialized software programs, ySelect and yRatios, which draw upon database search results for 18O-based data sets and combine fragmentation spectra peak lists to (1) accurately determine protein ratios between two samples while applying a correction for incomplete labeling and (2) tabulate these results in both intuitive summary reports and in formats amenable to systematic pathway level analysis. To validate our process, we subjected simple and complex test protein mixtures to single-step and multistep LC-MS/MS profiling experiments. Ratio distributions approached the expected means, allowing empirical derivation of confidence level cutoffs for determining statistically significant fold-changes in protein abundance. A set of stringent criteria for detecting spurious ratios based on consistency checking between unlabeled and labeled y-ion pairs was found to highlight putative false positive identifications. In summary, this toolkit facilitates comparative proteomic quantitation under conditions that are optimized for making reliable protein inferences.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».