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Enregistrement W2027781207 · doi:10.1002/jms.1696

Defining the membrane proteome of NK cells

2009· article· en· W2027781207 sur OpenAlexafffund
Dhimankrishna Ghosh, Dustin Lippert, Oleg V. Krokhin, John P. Cortens, John A. Wilkins

Notice bibliographique

RevueJournal of Mass Spectrometry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchHealth Sciences Centre Foundation
Mots-clésChemistryMembraneProteomeMembrane proteinTransmembrane proteinPeripheral membrane proteinIntegral membrane proteinTrypsinBiochemistryTandem mass spectrometryChromatographyMass spectrometryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study was initiated to define the composition of the membrane proteome of the Natural Killer (NK) like cell line YTS. Isolated membranes were treated with reagents that have been reported to remove peripheral membrane proteins. Additional steps involving trifluoroethanol (TFE) were introduced in an effort to remove remaining nonintegral membrane proteins. This treatment resulted in the release of a subset of proteins without any apparent disruption of membrane integrity. The membranes were solubilized and digested with trypsin in 25% TFE. The resulting peptides were separated using an off-line two-dimensional reversed phase LC technique at alkaline and acidic pHs. Mass spectrometric analysis identified 1843 proteins with high confidence scores. On the basis of the presence of transmembrane regions or evidence of posttranslational modifications and prediction algorithms, approximately 40% of the identified proteins were predicted as plausible membrane proteins. The remaining species were largely involved in cellular processes and molecular functions that could be predicted to be transiently associated with membranes. The analytical approaches presented in this study offer robust generic methods for the identification and characterization of membrane proteins. These observations highlight the fact that the membrane is a dynamic entity that is composed of integral and stably associated proteins.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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