Using Intrinsic X-ray Absorption Spectral Differences To Identify and Map Peptides and Proteins
Notice bibliographique
Résumé
The intrinsic variation in the near-edge X-ray absorption fine structure (NEXAFS) spectra of peptides and proteins provide an opportunity to identify and map them in various biological environments, without additional labeling. In principle, with sufficiently accurate spectra, peptides (<50 amino acids) or proteins with unusual sequences (e.g., cysteine- or methionine-rich) should be differentiable from other proteins, since the NEXAFS spectrum of each amino acid is distinct. To evaluate the potential for this approach, we have developed X-SpecSim, a tool for quantitatively predicting the C, N, and O 1s NEXAFS spectra of peptides and proteins from their sequences. Here we present the methodology for predicting such spectra, along with tests of its precision using comparisons to the spectra of various proteins and peptides. The C 1s, N 1s, and O 1s spectra of two novel antimicrobial peptides, Indolicidin (ILPWKWPWWPWRR-NH2) and Sub6 (RWWKIWVIRWWR-NH2), as well as human serum albumin and fibrinogen are reported and interpreted. The ability to identify, differentiate, and quantitatively map an antimicrobial peptide against a background of protein is demonstrated by a scanning transmission X-ray microscopy study of a mixture of albumin and sub6.
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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 ».