Measurement of Protein Phosphorylation Stoichiometry by Selected Reaction Monitoring Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
The stoichiometry of protein phosphorylation at specific amino acid sites may be used to infer on the significance of the modification, and its biological function in the cell. However, detection and quantification of phosphorylation stoichiometry in tissue remain a significant challenge. Here we describe a strategy for highly sensitive, label-free quantification of protein phosphorylation stoichiometry. Method development included the analysis of synthetic peptides in order to determine constants to relate the mass spectrometry signals of cognate peptide/phosphopeptide pairs, and the detection of the cognate peptides by using high resolution Fourier Transform mass spectrometry (FTMS) and selected reaction monitoring mass spectrometry (SRM). By analyzing extracted ion currents by FTMS, the phosphorylation stoichiometries of two tyrosine residues (tyrosine-194 and tyrosine-397) in the protein tyrosine kinase Lyn were determined in transfected human HEK293T cells and two cultured human multiple myeloma strains. To achieve high sensitivity to measure phosphorylation stoichiometry in tissue, SRM methods were developed and applied for the analysis of phosphorylation stoichiometries of Lyn phospho-sites in multiple myeloma xenograft tumors. Western immuno-blotting was used to verify mass spectrometry findings. The SRM method has potential applications in analyzing clinical samples wherein protein phosphorylation stoichiometries may represent important pharmacodynamic biomarkers.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 ».