Optimizing Identification and Quantitation of <sup>15</sup>N-Labeled Proteins in Comparative Proteomics
Notice bibliographique
Résumé
Comparative proteomics has emerged as a powerful approach to determine differences in protein abundance between biological samples. The introduction of stable-isotopes as internal standards especially paved the road for quantitative proteomics for comprehensive approaches to accurately determine protein dynamics. Metabolic labeling with (15)N isotopes is applied to an increasing number of organisms, including Drosophila, C. elegans, and rats. However, (15)N-enrichment is often suboptimal (<98%), which may hamper identification and quantitation of proteins. Here, we systematically investigated two independent (15)N-labeled data sets to explore the influence of heavy nitrogen enrichment on the number of identifications as well as on the error in protein quantitation. We show that specifically larger (15)N-labeled peptides are under-represented when compared to their (14)N counterparts and propose a correction method, which significantly increases the number of identifications. In addition, we developed a method that corrects for inaccurate peptide ratios introduced by incomplete (15)N enrichment. This results in improved accuracy and precision of protein quantitation. Altogether, this study provides insight into the process of protein identification and quantitation, and the methods described here can be used to improve both qualitative and quantitative data obtained by labeling with heavy nitrogen with enrichment less than 100%.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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.
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 ».