Single amino acid resolution of proteolytic fragments generated in individual cells
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The complex nature of enzyme regulation mandates that enzyme activity profiles be measured in the context of the intact cell. Single-cell capillary electrophoresis (CE) coupled with laser-induced fluorescence is a powerful approach for quantitation and separation of analytes present in small samples and single live cells; however, it does not allow for the definitive identification of the reaction products. On the other hand, mass spectrometry (MS) is able to identify analytes but still lacks the requisite sensitivity for most single-cell analysis applications. Thus, it follows that by determining the relative amounts of reaction products generated in single cells using CE and by producing larger quantities of these products using bulk cell populations to identify them using MS, it is possible to determine enzyme activity profiles in single cells. In this study, the applicability of this approach was demonstrated by examining the intracellular fate of a protease substrate derived from the beta-amyloid precursor protein (beta-APP). In single live TF-1 cells, three distinct fragments were generated from the beta-APP peptide, which differed by a single uncharged amino acid. The CE measurements indicated that the proteolytic fragment profiles (i.e., the relative amounts of each fragment) were consistent from cell to cell but that they were different from those obtained in cell lysates. Furthermore, measurements obtained at the single cell level made it possible to observe a modest but statistically significant negative correlation between the total amount of beta-APP peptide loaded in cells and the fraction of peptide that remained intact. This study demonstrates how single-cell CE, MS, and peptide substrates can be combined to identify and measure enzyme activities in single live cells.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle