Effects of Protein Concentration on the Extent of γ-Ray-Mediated Oxidative Labeling Studied by Electrospray Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Exposure of aqueous protein solutions to gamma-rays results in the formation of *OH radicals that readily react with solvent-exposed amino acid side chains. The incorporation of oxygen leads to peak progressions with a spacing of 16 Da in the mass distribution of the polypeptide chain. Unlike some other oxidative labeling strategies, these radiolysis experiments do not require solution additives that could interfere with the analysis or that might cause secondary oxidation processes. Using myoglobin as a model system, we demonstrate that the level of oxidative labeling depends critically on the protein concentration. If ignored, this effect may lead to ambiguities in the interpretation of experiments employing *OH labeling for monitoring solvent-accessible surface areas, protein folding, and protein-protein interactions. We present a simple analysis that allows oxidation to be interpreted as a process with exponential kinetics, characterized by an apparent rate constant of the form kapp=kRAD/([P]tot+B), where kRAD is the primary rate of hydroxyl radical production, B is a constant, and [P]tot is the total protein concentration. While oxidative labeling may trigger some changes in protein conformation, it is found that the magnitude of this effect is surprisingly small, a result that is consistent with observations previously made by others.
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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 | 0,001 |
| 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 ».