Nanoliter Sample Handling Combined with Microspot MALDI−MS for Detection of Gel-Separated Phosphoproteins
Notice bibliographique
Résumé
We describe a microspot matrix-assisted laser desorption ionization (MALDI) mass spectrometric approach to analyze gel-separated phosphoproteins. This method involves in-gel digestion of phosphoproteins after gel separation, followed by open tubular capillary (OTC) immobilized metal-ion affinity chromatography (IMAC) to capture the phosphopeptides with markedly reduced interferences from nonphosphorylated peptides. Nanoliter-volume of ammonium phosphate is used to elute the phosphopeptides captured on the capillary tube. After mixing with a small volume of matrix solution in the capillary, the effluent is deposited in a microspot on a sample plate for MALDI-MS analysis. It is also shown that, with peptide esterification after in-gel digestion of a phosphoprotein, negative ion detection in MALDI gives a distinct advantage over the positive ion mode of operation for phosphopeptide analysis, even without IMAC enrichment. However, the OTC-IMAC technique is demonstrated to be superior to the approach of negative ion detection of esterified in-gel digests without IMAC. OTC-IMAC is found to be sufficiently selective to capture phosphopeptides from in-gel digest of a gel band containing predominately one protein and the combination of peptide esterification and IMAC enrichment does not provide any real advantage. Using a standard phosphoprotein alpha-casein as a model system, we demonstrate that this OTC-IMAC method can detect a number of phosphopeptides after in-gel digestion with mid-fmol protein sample loading. An example of real world applications of this method is illustrated in the characterization of a fusion protein, His182, expressed in E. coli.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».