Targeted identification of phosphorylated peptides by off‐line HPLC–MALDI‐MS/MS using LC retention time prediction
Notice bibliographique
Résumé
Protein phosphorylation is a type of posttranslational modification which plays an important role in cell regulation and signal transduction. Because of its biological relevance, a considerable amount of interest has been paid to the development of efficient techniques for phosphopeptide analysis. Although advances in MS control have enabled the high-throughput discovery of proteins from limited amounts of sample, automated selection of MS/MS precursor ions based on intensity alone can significantly hamper the detection of low-abundance phosphopeptides. On the basis of the observation that the introduction of a phosphate moiety does not dramatically change peptide retention time in reverse-phase chromatography, phosphopeptide specific MS/MS fragmentation attempts based on LC retention time and m/z were evaluated using a standard protein mixture, then using in vitro phosphorylated myelin basic protein. Results indicated that the majority (98%) of phosphopeptides identified eluted within a +/- 4-min window of the predicted LC elution time. While studies presented here are primarily proof of concept in nature, data suggest that the use of LC retention time prediction could be a valuable constraint for the identification of phosphopeptides within a set of off-line LC deposited sample spots. It is expected that the development of these methods will not only permit the targeted identification of protein phosphorylation sites but also allow the in-depth analysis of the dynamic events linked to the posttranslational modification.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».