Membrane proteomics by high performance liquid chromatography–tandem mass spectrometry: Analytical approaches and challenges
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Membrane proteins (MPs) play diverse biologically important structural and functional roles including molecular transport, cell communication, and signal transduction. The dysfunctions of many are linked to deleterious human diseases and thus are of utmost importance in drug discovery. MPs comprise approximately 20-30% of all open reading frames (ORFs), however they are typically under-represented in many LC-MS proteomics experiments due to their low abundance and poor solubility. To address these analytical challenges, various MP enrichment, solubilization, digestion, and fractionation strategies have been employed to further improve the coverage of the membrane systems while maintaining compatibility with MS detection. This review discusses both established and emerging high-throughput gel-free analytical workflows in membrane proteomics, and the inherent advantages, disadvantages, and orthogonality of the various approaches. The issues of critical importance for successful LC-MS/MS detection such as detergent selection and minimizing ion suppression in detergent-based workflows are discussed in detail. Recent studies comparing the performance of different analytical strategies are highlighted in order to provide practical insight into the choice of the most appropriate method for membrane-centric applications ranging from cell surface biomarker discovery to MP interaction network mapping.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle