Mass Spectrometric Analysis of Protein Mixtures at Low Levels Using Cleavable 13C-Isotope-coded Affinity Tag and Multidimensional Chromatography
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».