Identification of Reactive Cysteines in a Protein Using Arsenic Labeling and Collision-Induced Dissociation Tandem Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Trivalent arsenicals have high affinity for thiols (such as free cysteines) in proteins. We describe here the use of this property to develop a collision-induced dissociation (CID) tandem mass spectrometry (MS/MS) technique for the identification of reactive cysteines in proteins. A trivalent arsenic species, dimethylarsinous acid (DMA (III)), with a residue mass (103.9607) and mass defect distinct from the normal 20 amino acids, was used to selectively label reactive cysteine residues in proteins. The CID fragment ions of the arsenic-labeled sequences shifted away from the more abundant normal fragments that would otherwise overlap with the ions of interest. Along with the internal and immonium ions, the arsenic-labeled fragment ions served as MS/MS signatures for identification of the binding sites and for assessment of the relative reactivity of individual cysteine residues in a protein. Using this method, we have identified two highly reactive binding sites in rat hemoglobin (Hb): Cys-13alpha and Cys-125beta. Cys-13alpha was bound to DMA (III) in the Hb of rats fed with arsenic, and this binding was responsible for arsenic accumulation in rat blood, while Cys-125beta was found to bind to glutathione in rat blood. This study revealed the relative reactivity of the cysteines in rat Hb in the following decreasing order: Cys-13alpha >> Cys-111alpha > Cys-104alpha and Cys-13alpha >> Cys-125beta > Cys-93beta. Arsenic-labeling is easy and fast for identification of active binding sites without enzymatic digestion and acid hydrolysis, and useful for characterization and identification of metal binding sites in other proteins.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».