Proteome Profile of Human Breast Cancer Tissue Generated by LC−ESI−MS/MS Combined with Sequential Protein Precipitation and Solubilization
Notice bibliographique
Résumé
Comprehensive proteome profiling of breast cancer tissue samples is challenging, as the tissue samples contain many proteins with varying concentrations and modifications. We report an effective sample preparation strategy combined with liquid chromatography (LC) electrospray ionization (ESI) quadrupole time-of-flight (QTOF) MS/MS for proteome analysis of human breast cancer tissue. The complexity of the breast cancer tissue proteome was reduced by using protein precipitation from a tissue extract, followed by sequential protein solubilization in solvents of different solubilizing strength. The individual fractions of protein mixtures or subproteomes were subjected to trypsin digestion and the resultant peptides were separated by strong cation exchange (SCX) chromatography, followed by reversed-phase capillary LC combined with high resolution and high accuracy ESI-QTOF MS/MS. This approach identified 14407 unique peptides from 3749 different proteins based on peptide matches with scores above the threshold scores at the 95% confidence level in MASCOT database search of the acquired MS/MS spectra. The false positive rate of peptide matches was determined to be 0.95% by using the target-decoy sequence search strategy. On the basis of gene ontology categorization, the identified proteins represented a wide variety of biological functions, cellular processes, and cellular locations.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».