Identification of Trichloroethanol Visualized Proteins from Two-Dimensional Polyacrylamide Gels by Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Proteins visualized by 2,2,2-trichloroethanol (TCE) on two-dimensional electrophoresis gels are efficiently identified by matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight (MALDI-TOF) mass spectrometry (MS) and MS/MS. In a previous study, a method was developed that placed TCE in the polyacrylamide gel so that protein bands can be visualized without staining in less than 5 min. A visible fluorophore is generated by reaction of TCE with tryptophan that allows for protein visualization. In this study, MALDI-TOF MS and LC-MS/MS are used to identify randomly selected Escherichia coli proteins. The identification of TCE visualized proteins is compared to the identification of Coomassie brilliant blue (CBB) stained proteins from two-dimensional gel electrophoresis of E. coli proteins. This study demonstrated that TCE visualized proteins are compatible with protein identification by MALDI-TOF peptide mass fingerprinting. For 10 randomly selected spots, TCE visualization lead to statistically significant identification of 5 proteins and CBB visualization lead to identification of 6 proteins. TCE visualized proteins are also shown to be well suited for protein identification using LC-MS/MS. In 16 spots selected for MS/MS analysis, TCE samples lead to the identification of 79 peptides; while CBB samples lead to the identification of 65 peptides. TCE samples also supported the identification of more proteins. The low stoichiometry of labeling of tryptophan residues does not require inclusion of this modification for database searches. In addition to being a rapid visualization technique compatible with MS, TCE visualization utilizes rapid washing conditions for sample preparation of proteins spots excised from polyacrylamide gels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».