A cost–benefit analysis of multidimensional fractionation of affinity purification‐mass spectrometry samples
Notice bibliographique
Résumé
Affinity purification coupled to mass spectrometry (AP-MS) is gaining widespread use for the identification of protein-protein interactions. It is unclear, however, whether typical AP sample complexity is limiting for the identification of all protein components using standard one-dimensional LC-MS/MS. Multidimensional sample separation is useful for reducing sample complexity prior to MS analysis and increases peptide and protein coverage of complex samples. Here, we monitored the effects of upstream protein or peptide separation techniques on typical mammalian AP-MS samples, generated by FLAG affinity purification of four baits with different biological functions and/or subcellular distribution. As a first separation step, we employed SDS-PAGE, strong cation exchange LC, or reversed-phase LC at basic pH. We also analyzed the benefits of using an instrument with a faster scan rate, the new TripleTOF 5600 mass spectrometer. While all multidimensional approaches yielded a clear increase in spectral counts, the increase in unique peptides and additional protein identification was modest and came at the cost of increased instrument and handling time. The use of a high duty-cycle instrument achieved similar benefits without these drawbacks. An increase in spectral counts is beneficial when data analysis methods relying on spectral counts, including Significance Analysis of INTeractome (SAINT), are used.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».