Laminar Flow Effects During Laser-Induced Oxidative Labeling for Protein Structural Studies by Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Laser-induced oxidative labeling of proteins provides insights into biomolecular structures and interactions. In these experiments, the hydroxyl radical ((*)OH) formed by photolysis of H(2)O(2) generates covalent modifications that are detectable by mass spectrometry. Under conditions where individual protein molecules are irradiated only once, the short (*)OH lifetime (approximately 1 micros) ensures that covalent modifications are formed before any oxidation-induced conformational changes take place. This feature implies that the method should be free of structural artifacts. It has been proposed that single-exposure conditions can be achieved by passing the solution through a capillary where successive laser pulses generate a string of irradiated flow segments that are well separated from one another. The current work explores the convection phenomena within the labeling capillary in more detail. The experiments are conducted at Reynolds numbers <<2000, resulting in laminar flow. The associated parabolic velocity profile causes a portion of each irradiated segment to remain in the labeling window during the subsequent laser pulse. Achieving a genuine single-exposure regime is, therefore, not possible. We estimate the fraction of labeled protein formed under laminar flow conditions, as well as the occurrence of multiple exposure events for any combination of experimental parameters (laser spot width, pulse frequency, and solution flow rate). A proper choice of these parameters provides extensive labeling, while keeping multiple exposure events at an acceptably low level. The theoretical framework developed here is supported by experimental data. Overall, this study reaffirms the feasibility of the use of flow devices for meaningful laser-induced oxidative labeling studies. At the same time, we provide a theoretical underpinning of this technique that goes beyond previously suggested plug flow models.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».