Method for Identifying Nonspecific Protein−Protein Interactions in Nanoelectrospray Ionization Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
The nonspecific self-association of proteins in nanoflow electrospray ionization mass spectrometry (nanoES-MS), and the influence of experimental conditions thereon, are investigated using the protein ubiquitin (Ubq) as a model system. Extents of nonspecific protein association generally increase with protein concentration and, interestingly, with decreasing ES spray potential. The extent of self-association is also sensitive to the duration of the accumulation event in an external rf hexapole. Notably, the relative abundance of metal (Na+ and K+) adducts generally increases with the size of nonspecific Ubq multimer. This result suggests that the gaseous ions of monomeric and nonspecific multimeric Ubq have, on average, different ES droplet histories, with monomer ions originating earlier in the ES process than the nonspecific multimeric complexes. This finding forms the basis for a new method for distinguishing between specific and nonspecific protein complexes in ES-MS. A reporter molecule (Mrep), which does not bind specifically to the proteins and protein complexes of interest, is added to the ES solution at high concentration. The distribution of Mrep bound nonspecifically to gaseous ions of the proteins and protein complexes, as determined from the ES mass spectrum, is used to determine whether a given protein complex originates in solution or whether it forms from nonspecific binding during the ES process. The method is demonstrated in cases where the ions of protein complexes detected by nanoES-MS originate exclusively from nonspecific association, exclusively from specific interactions in solution, or from both specific and nonspecific interactions.
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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) | 0,005 | 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 ».