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Enregistrement W2133993665 · doi:10.1074/mcp.m800113-mcp200

Prevention of Amino Acid Conversion in SILAC Experiments with Embryonic Stem Cells

2008· article· en· W2133993665 sur OpenAlexaff
Sean C. Bendall, Chris Hughes, Morag Stewart, Bradley W. Doble, Mickie Bhatia, Gilles Lajoie

Notice bibliographique

RevueMolecular & Cellular Proteomics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStable isotope labeling by amino acids in cell cultureEmbryonic stem cellStem cellCell biologyChemistryAmino acidComputational biologyBiochemistryBiologyProteomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies using stable isotope labeling with amino acids in culture (SILAC) in quantitative proteomics have made mention of the problematic conversion of isotope-coded arginine to proline in cells. The resulting converted proline peptide divides the heavy peptide ion signal causing inaccuracy when compared with the light peptide ion signal. This is of particular concern as it can effect up to half of all peptides in a proteomic experiment. Strategies to both compensate for and limit the inadvertent conversion have been demonstrated, but none have been shown to prevent it. Additionally, these methods combined with SILAC labeling in general have proven problematic in their large scale application to sensitive cell types including embryonic stem cells (ESCs) from the mouse and human. Here, we show that by providing as little as 200 mg/liter L-proline in SILAC media, the conversion of arginine to proline can be rendered completely undetectable. At the same time, there was no compromise in labeling with isotope-coded arginine, indicating there is no observable back conversion from the proline supplement. As a result, when supplemented with proline, correct interpretation of "light" and "heavy" peptide ratios could be achieved even in the worst cases of conversion. By extending these principles to ESC culture protocols and reagents we were able to routinely SILAC label both mouse and human ESCs in the absence of feeder cells and without compromising the pluripotent phenotype. This study provides the simplest protocol to prevent proline artifacts in SILAC labeling experiments with arginine. Moreover, it presents a robust, feeder cell-free, protocol for performing SILAC experiments on ESCs from both the mouse and the human.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations210
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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