Combination of Edman degradation of peptides with liquid chromatography/mass spectrometry workflow for peptide identification in bottom‐up proteomics
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: High-throughput methods of proteomics are essential for identification of proteins in a cell or tissue under certain conditions. Most of these methods require tandem mass spectrometry (MS/MS). A multidimensional approach including predictive chromatography and partial chemical degradation could be a valuable alternative and/or addition to MS/MS. METHODS: In the proposed strategy peptides are identified in a three-dimensional (3D) search space consisting of retention time (RT), mass, and reduced mass after one-step partial Edman degradation. The strategy was evaluated in silico for two databases: baker's yeast and human proteins. Rates of unambiguous identifications were estimated for mass accuracies from 0.001 to 0.05 Da and RT prediction accuracies from 0.1 to 5 min. Rates of Edman reactions were measured for test peptides. RESULTS: A 3D description of proteolytic peptides allowing unambiguous identification without employing MS/MS of up to 95% and 80% of tryptic peptides from the yeast and human proteomes, respectively, was considered. Further extension of the search space to a four-dimensional one by incorporating the second N-terminal amino acid residue as the fourth dimension was also considered and was shown to result in up to 90% of human peptides being identified unambiguously. CONCLUSIONS: The proposed 3D search space can be a useful alternative to MS/MS-based peptide identification approach. Experimental implementations of the proposed method within the on-line liquid chromatography/mass spectrometry (LC/MS) and off-line matrix-assisted laser desorption/ionization (MALDI) workflows are in progress.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».