Occurrence and Detection of Phosphopeptide Isomers in Large-Scale Phosphoproteomics Experiments
Notice bibliographique
Résumé
The past decade has been marked by the emergence of selective affinity media and sensitive mass spectrometry instrumentation that facilitated large-scale phosphoproteome analyses and expanded the repertoire of protein phosphorylation. Despite these remarkable advances, the precise location of the phosphorylation site still represents a sizable challenge in view of the labile nature of the phosphoester bond and the presence of neighboring phosphorylatable residues within the same peptide. This difficulty is exacerbated by the combinatorial distribution of phosphorylated residues giving rise to different phosphopeptide isomers. These peptides have similar physicochemical properties, and their separation by LC is often problematic. Few studies have described the frequency and distribution of phosphoisomers in large-scale phosphoproteomics experiments, and no convenient informatics tools currently exist to facilitate their detection. To address this analytical challenge, we developed two algorithms to detect separated and co-eluting phosphopeptide isomers and target their subsequent identification using an inclusion list in LC-MS/MS experiments. Using these algorithms, we determined that the proportion of isomers present in phosphoproteomics studies from mouse, rat, and fly cell extracts represents 3-6% of all identified phosphopeptides. While conventional analysis can identify chromatographically separated phosphopeptides, targeted LC-MS/MS analyses using inclusion lists provided complementary identification and expanded the number of phosphopeptide isomers by at least 52%. Interestingly, these analyses revealed that the occurrence of phosphopeptides isomers can also correlate with the presence of extended phosphorylatable amino acids that can act as a "phosphorylation switch" to bind complementary domains such as those present in SR proteins and ribonucleoprotein complexes.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».