Quantitative Protein Profiling by Mass Spectrometry Using Label-Free Proteomics
Notice bibliographique
Résumé
"Gel-free," or mass spectrometry (MS)-based, proteomics techniques are emerging as the methods of choice for quantitatively comparing proteins levels among biological proteomes, since they are more sensitive and reproducible than two dimensional gel (2-DE)-based methods. Currently, the MS-based methods utilize mainly stable isotope labels (e.g., ICAT, iTRAQ) that enable easy identification of differentially expressed proteins in two or more samples. "Label-free" MS-based methods would alleviate several limitations of the labeling methods, provided that relative quantitative profiling of proteins among multiple MS runs is achievable. However, comparisons of multiple MS runs of highly complex biological samples are very challenging and time consuming. To alleviate this problem, several laboratories and MS vendors have developed software for computer-assisted comparisons of multiple label-free MS runs to allow profiling of differentially expressed proteins. In this chapter, we describe the use of custom-developed MatchRx software in quantitative comparison of multiple label-free MS runs. We also describe details of sample preparation, fractionation, statistical analysis, and protein database searching for label-free comparative quantitative proteomics, as well as the application of a "targeted" MS approach, which includes quantification of the samples using MS followed by selective identification of only the differentially expressed peptides using tandem MS (MS/MS).
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».