Characterizing changes in snow crab ( <i>Chionoecetes opilio</i> ) cryptocyanin protein during molting using matrix‐assisted laser desorption/ionization mass spectrometry and tandem mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: We report the matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometric (MALDI-MS) characterization of the cryptocyanin proteins of the juvenile Chionoecetes opilio crabs during their molting and non-molting phases. In order to assess the structural cryptocyanin protein differences between the molting and non-molting phases, the obtained peptides were sequenced by MALDI low-energy collision-induced dissociation tandem mass spectrometry (CID-MS/MS). METHODS: The cryptocyanin protein was isolated by sodium dodecyl sulfate polyacrylamide gel electrophoresis (SDS-PAGE) and analyzed by MALDI-TOF/TOF-MS. The purified cryptocyanin protein was sequenced, using the 'bottom-up' approach. After tryptic digestion, the peptide mixture was analyzed by MALDI-QqTOF-MS/MS and the data obtained were used for the peptide mass fingerprinting (PMF) identification by means of the Mascot database. RESULTS: It was demonstrated using MALDI-TOF/TOF-MS that the actual molecular weights of the non-molting and molting cryptocyanin proteins were different; these were, respectively, 67.6 kDa and 68.1 kDa. Using low-energy CID-MS/MS we have sequenced the trytic peptides to monitor the differences and similarities between the cryptocyanin molecular structures during the molting and non-molting stages. CONCLUSIONS: We have demonstrated for the first time that the actual molecular masses of the cryptocyanin protein during the molting and non-molting phases were different. The MALDI-CID-MS/MS analyses allowed the sequencing of the cryptocyanins after tryptic digestion, during the molting and non-molting stages, and showed some similarities and staggering differences between the identified cryptocyanin peptides.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».