Qualitative and Quantitative Evaluation of Protein Extraction Protocols for Apple and Strawberry Fruit Suitable for Two-Dimensional Electrophoresis and Mass Spectrometry Analysis
Notice bibliographique
Résumé
A modified phenol-based protocol and a phenol-free protocol that involves hot SDS extraction followed by TCA precipitation in acetone were qualitatively and quantitatively compared and evaluated on apple peel and strawberry fruit. The phenol protocol resulted in significantly higher protein yields of 2.35 +/- 0.1 and 0.46 +/- 0.06 mg/g of FW from apple and strawberry fruit, respectively, compared to the SDS protocol, which produced 0.74 +/- 0.1 and 0.27 +/- 0.02 mg/g of FW, respectively. 2-DE analysis of apple protein extracts revealed 1422 protein spots associated with the phenol protocol and 849 spots associated with the SDS protocol. Of these, 761 were present only in phenol gels, whereas 23 were exclusive to SDS samples. For strawberry, SDS extraction produced poor-quality spots with a high degree of streaking, indicating possible contamination. The application of a cleanup procedure resulted in a purified protein extract with high-quality spots. 2-DE analysis of strawberry protein extracts revealed 1368 spots for the phenol protocol and 956 spots for the SDS protocol accompanied by the cleanup procedure. Of these, 599 spots were present only in phenol gels, whereas 109 were present only in SDS samples. Spots from each fruit tissue and extraction procedure were selected, and a total of 26 were identified by LC-MS/MS. Overall, this study demonstrates the complexity of protein extraction of fruit tissues and suggests that a phenol-based protein extraction protocol should be used as a standard procedure for recalcitrant fruit tissues, whereas a SDS protocol with or without a cleanup procedure may be used as an alternative protocol.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».