Integrating titania enrichment, iTRAQ labeling, and Orbitrap CID‐HCD for global identification and quantitative analysis of phosphopeptides
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.
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in MS instrumentation and progresses in phosphopeptide enrichment, in conjunction with more powerful data analysis tools, have facilitated unbiased characterization of thousands of site-specific phosphorylation events. Combined with stable isotope labeling by amino acids in cell culture metabolic labeling, these techniques have made it possible to quantitatively evaluate phosphorylation changes in various physiological states in stable cell lines. However, quantitative phosphoproteomics in primary cells and tissues remains a major technical challenge due to the lack of adequate techniques for accurate quantification. Here, we describe an integrated strategy allowing for large scale quantitative profiling of phosphopeptides in complex biological mixtures. In this technique, the mixture of proteolytic peptides was subjected to phosphopeptide enrichment using a titania affinity column, and the purified phosphopeptides were subsequently labeled with iTRAQ reagents. After further fractionation by strong-cation exchange, the peptides were analyzed by LC-MS/MS on an Orbitrap mass spectrometer, which collects CID and high-energy collisional dissociation (HCD) spectra sequentially for peptide identification and quantitation. We demonstrate that direct phosphopeptide enrichment of protein digests by titania affinity chromatography substantially improves the efficiency and reproducibility of phosphopeptide proteomic analysis and is compatible with downstream iTRAQ labeling. Conditions were optimized for HCD normalized collision energy to balance the overall peptide identification and quantitation using the relative abundances of iTRAQ reporter ions. Using this approach, we were able to identify 3557 distinct phosphopeptides from HeLa cell lysates, of which 2709 were also quantified from HCD scans.
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 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 découle