Open Tubular Immobilized Metal Ion Affinity Chromatography Combined with MALDI MS and MS/MS for Identification of Protein Phosphorylation Sites
Notice bibliographique
Résumé
Protein phosphorylation is one of the most important known posttranslational modifications. Tandem mass spectrometry has become an important tool for mapping out the phosphorylation sites. However, when a peptide generated from the enzymatic or chemical digestion of a phosphoprotein is highly phosphorylated or contains many potential phosphorylation residues, phosphorylation site assignment becomes difficult. Separation and enrichment of phosphopeptides from a digest mixture is desirable and often a critical step for MS/MS-based site determination. In this work, we present a novel open tubular immobilized metal ion affinity chromatography (OT-IMAC) method, which is found to be more effective and reproducible for phosphopeptide enrichment, compared to a commonly used commercial product, Ziptip from Millipore. A strategy based on a combination of OT-IMAC, sequential dual-enzyme digestion, and matrix-assisted laser desorption/ionization (MALDI) quadrupole time-of-flight tandem mass spectrometry for phosphoprotein characterization is presented. It is shown that MALDI MS/MS with collision-induced dissociation can be very effective in generating fragment ion spectra containing rich structural information, which enables the identification of phosphorylation sites even from highly phosphorylated peptides. The applicability of this method for real world applications is demonstrated in the characterization and identification of phosphorylation sites of a Na(+)/H(+) exchanger fusion protein, His182, which was phosphorylated in vitro using the kinase Erk2.
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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) | 0,001 | 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 ».