Generation of a predicted protein database from EST data and application to iTRAQ analyses in grape (Vitis vinifera cv. Cabernet Sauvignon) berries at ripening initiation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: iTRAQ is a proteomics technique that uses isobaric tags for relative and absolute quantitation of tryptic peptides. In proteomics experiments, the detection and high confidence annotation of proteins and the significance of corresponding expression differences can depend on the quality and the species specificity of the tryptic peptide map database used for analysis of the data. For species for which finished genome sequence data are not available, identification of proteins relies on similarity to proteins from other species using comprehensive peptide map databases such as the MSDB. RESULTS: We were interested in characterizing ripening initiation ('veraison') in grape berries at the protein level in order to better define the molecular control of this important process for grape growers and wine makers. We developed a bioinformatic pipeline for processing EST data in order to produce a predicted tryptic peptide database specifically targeted to the wine grape cultivar, Vitis vinifera cv. Cabernet Sauvignon, and lacking truncated N- and C-terminal fragments. By searching iTRAQ MS/MS data generated from berry exocarp and mesocarp samples at ripening initiation, we determined that implementation of the custom database afforded a large improvement in high confidence peptide annotation in comparison to the MSDB. We used iTRAQ MS/MS in conjunction with custom peptide db searches to quantitatively characterize several important pathway components for berry ripening previously described at the transcriptional level and confirmed expression patterns for these at the protein level. CONCLUSION: We determined that a predicted peptide database for MS/MS applications can be derived from EST data using advanced clustering and trimming approaches and successfully implemented for quantitative proteome profiling. Quantitative shotgun proteome profiling holds great promise for characterizing biological processes such as fruit ripening initiation and may be further improved by employing preparative techniques and/or analytical equipment that increase peptide detection sensitivity via a shotgun approach.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».