MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2162311651 · doi:10.1074/mcp.m300021-mcp200

Mass Spectrometric Analysis of Protein Mixtures at Low Levels Using Cleavable 13C-Isotope-coded Affinity Tag and Multidimensional Chromatography

2003· article· en· W2162311651 sur OpenAlexfundno aff
Kirk C. Hansen, Gerold Schmitt‐Ulms, Robert J. Chalkley, Ján Hirsch, Michael A. Baldwin, Alma L. Burlingame

Notice bibliographique

RevueMolecular & Cellular Proteomics · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesU.S. Public Health ServiceNational Institutes of HealthCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Mots-clésChromatographyChemistryIsotopeIsotope analysisMass spectrometryStable isotope ratioBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to identify and compare the protein content of very low quantity samples of high complexity, a protocol has been established that combines the differential profiling strength of a new cleavable 13C isotope-coded affinity tag (cICAT) reagent with the high sequence coverage provided by multidimensional liquid chromatography and two modes of tandem mass spectrometry. Major objectives during protocol optimization were to minimize sample losses and establish a robust procedure that employs volatile buffer systems that are highly compatible with mass spectrometry. Cleavable ICAT-labeled tryptic peptides were separated from nonlabeled peptides by avidin affinity chromatography. Subsequently, peptide samples were analyzed by nanoflow liquid chromatography electrospray ionization tandem mass spectrometry and liquid chromatography matrix-assisted laser desorption/ionization tandem mass spectrometry. The use of two ionization/instrumental configurations led to complementary peptide identifications that increased the confidence of protein assignments. Examples that illustrate the power of this strategy are taken from two different projects: i) immunoaffinity purified complexes containing the prion protein from the murine brain, and ii) human tracheal epithelium gland secretions. In these studies, a large number of novel proteins were identified using stringent match criteria, in addition to many that had been identified in previous experiments. In the latter case, the ICAT method produced significant new information on changes that occur in protein expression levels in a patient suffering from cystic fibrosis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations295
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular & Cellular ProteomicsMême sujetAdvanced Proteomics Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207