<i>Francisella </i><i>t</i><i>ularensis</i> Proteome: Low Levels of ASB-14 Facilitate the Visualization of Membrane Proteins in Total Protein Extracts
Notice bibliographique
Résumé
Proteomic analysis of bacterial pathogens isolated from in vivo sources, such as infected tissues, provides many challenges not the least of which is the limited quantity of sample available for analysis. It is, therefore, highly desirable to develop a one-step cellular lysis and protein solubilization method that minimizes protein losses and allows the maximum possible coverage of the proteome. Here, we have used standard sample buffer constituents including urea, thiourea and DTT, but varied the detergent composition of the buffers in order to achieve the best quality of gels and the greatest spot resolution. We found that the most efficient solubilizing solution in this case consisted of 7 M urea, 2 M thiourea, 1% DTT, 0.5% amidosulfobetaine-14 (ASB-14) and 4% 3-[(3-Cholamidopropyl)dimethylammonio]-1-propanesulfonate (CHAPS). Inclusion of low levels of ASB-14 in solutions allowed visualization of a subset of 24 new protein spots in the Live Vaccine Strain (LVS) of Francisella tularensis and 21 spots in a virulent A-strain of the pathogen. Further investigation showed that 15 of the 24 enriched LVS spots were membrane or membrane-associated proteins suggesting that the optimized lysis and solubilization solution aids in the detection of more hydrophobic proteins. This methodology is now being applied to the analysis of Francisella obtained from in vivo sources.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».