Microcolumn Capture and Digestion of Proteins Combined with Mass Spectrometry for Protein Identification
Notice bibliographique
Résumé
A procedure has been developed for protein identification using mass spectrometry (MS) that incorporates sample cleanup, preconcentration, and protein digestion in a single-stage system. The procedure involves the adsorption of a protein, or protein mixture, from solution onto a hydrophobic resin that is contained within a microcolumn. Sample loading is accomplished by flowing the protein solution through the microcolumn, where the protein adsorbs to the hydrophobic surface. The protein is digested while still bound to the hydrophobic surface by flowing a buffered trypsin solution through the column bed. The peptide fragments are subsequently eluted for detection by MALDI or ESI-MS. The procedure is demonstrated using dilute protein samples containing high concentrations of salt, urea, and modest amount of sodium dodecyl sulfate relative to protein. Peptide fragments are also detected by MS from a 500 nM bacteriorhodopsin solution digested in a microcolumn. In this case, a combined cyanogen bromide/trypsin digestion was performed in-column. The procedure is applied to the MALDI-MS/MS identification of proteins present in an individual fraction collected by ion exchange HPLC separation of E. coli total cell extract. An additional application is illustrated in the analysis of a human plasma fraction. A total of 14 proteins, which were present in the sample at sub-micromolar concentrations, were identified from ESI-MS/MS. The microcolumn digestion procedure represents the next step toward a system for fully automated protein analysis through capture and digestion of the adsorbed protein on hydrophobic surfaces.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».