Enrichment and analysis of phosphopeptides under different experimental conditions using titanium dioxide affinity chromatography and mass spectrometry
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Notice bibliographique
Résumé
Titanium dioxide metal oxide affinity chromatography (TiO(2)-MOAC) is widely regarded as being more selective than immobilized metal-ion affinity chromatography (IMAC) for phosphopeptide enrichment. However, the widespread application of TiO(2)-MOAC to biological samples is hampered by conflicting reports as to which experimental conditions are optimal. We have evaluated the performance of TiO(2)-MOAC under a wide range of loading and elution conditions. Loading and stringent washing of peptides with strongly acidic solutions ensured highly selective enrichment for phosphopeptides, with minimal carryover of non-phosphorylated peptides. Contrary to previous reports, the addition of glycolic acid to the loading solution was found to reduce specificity towards phosphopeptides. Base elution in ammonium hydroxide or ammonium phosphate provided optimal specificity and recovery of phosphorylated peptides. In contrast, elution with phosphoric acid gave incomplete recovery of phosphopeptides, whereas inclusion of 2,5-dihydroxybenzoic acid in the eluant introduced a bias against the recovery of multiply phosphorylated peptides. TiO(2)-MOAC was also found to be intolerant of many reagents commonly used as phosphatase inhibitors during protein purification. However, TiO(2)-MOAC showed higher specificity than immobilized gallium (Ga(3+)), immobilized iron (Fe(3+)), or zirconium dioxide (ZrO(2)) affinity chromatography for phosphopeptide enrichment. Matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry (MALDI-MS) was more effective in detecting larger, multiply phosphorylated peptides than liquid chromatography/electrospray ionization tandem mass spectrometry (LC/ESI-MS/MS), which was more efficient for smaller, singly phosphorylated peptides.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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.
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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