Preventing <i>N</i>‐ and <i>O</i>‐formylation of proteins when incubated in concentrated formic acid
Notice bibliographique
Résumé
Concentrated formic acid is among the most effective solvents for protein solubilization. Unfortunately, this acid also presents a risk of inducing chemical modifications thereby limiting its use in proteomics. Previous reports have supported the esterification of serine and threonine residues (O-formylation) for peptides incubated in formic acid. However as shown here, exposure of histone H4 to 80% formic (1 h, 20(o) C) induces N-formylation of two independent lysine residues. Furthermore, incubating a mixture of Escherichia coli proteins in formic acid demonstrates a clear preference toward lysine modification over reactions at serine/threonine. N-formylation accounts for 84% of the 225 uniquely identified formylation sites. To prevent formylation, we provide a detailed investigation of reaction conditions (temperature, time, acid concentration) that define the parameters permitting the use of concentrated formic acid in a proteomics workflow for MS characterization. Proteins can be maintained in 80% formic acid for extended periods (24 h) without inducing modification, so long as the temperature is maintained at or below -20(o) C.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».