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Enregistrement W2159308908 · doi:10.1016/j.jasms.2010.09.001

The extent and effects of peptide sequence scrambling via formation of macrocyclic <i>b</i> ions in model proteins

2010· article· en· W2159308908 sur OpenAlexafffund
Irine S. Saminathan, X. Simon Wang, Yuzhu Guo, Olga Krakovska, Sébastien N. Voisin, Alan C. Hopkinson, K. W. Michael Siu

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society for Mass Spectrometry · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of TorontoYork UniversityDeutsches Krebsforschungszentrum
Mots-clésChemistryScramblingPeptideTandem mass spectrometryMass spectrometryProteomicsPeptide sequenceSequence (biology)Peptide mass fingerprintingIonChromatographyBottom-up proteomicsBiochemistryProtein mass spectrometryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extent and effects of sequence scrambling in peptide ions during tandem mass spectrometry (MS/MS) have been examined using tryptic peptides from model proteins. Sequence-scrambled b ions appeared in about 35% of 43 tryptic peptides examined under MS/MS conditions. In general, these ions had relatively low abundances with averages of 8% and 16%, depending on the instrumentation used. A few tryptic peptides gave abundant scrambled b ions in MS/MS. However, peptide and protein identifications under proteomic conditions with Mascot were not affected, even for these peptides wherein scrambling was prominent. From the 43 tryptic peptides that have been investigated, the conclusion is that sequence scrambling is unlikely to impact negatively on the accuracy of automated peptide and protein identifications in proteomics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, 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

Citations44
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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