Examining the Influence of Phosphorylation on Peptide Ion Structure by Ion Mobility Spectrometry-Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Ion mobility spectrometry-mass spectrometry (IMS-MS) techniques are used to study the general effects of phosphorylation on peptide structure. Cross sections for a library of 66 singly phosphorylated peptide ions from 33 pairs of positional isomers, and unmodified analogues were measured. Intrinsic size parameters (ISPs) derived from these measurements yield calculated collision cross sections for 85% of these phosphopeptide sequences that are within ±2.5% of experimental values. The average ISP for the phosphoryl group (0.64 ± 0.05) suggests that in general this moiety forms intramolecular interactions with the neighboring residues and peptide backbone, resulting in relatively compact structures. We assess the capability of ion mobility to separate positional isomers (i.e., peptide sequences that differ only in the location of the modification) and find that more than half of the isomeric pairs have >1% difference in collision cross section. Phosphorylation is also found to influence populations of structures that differ in the cis/trans orientation of Xaa-Pro peptide bonds. Several sequences with phosphorylated Ser or Thr residues located N-terminally adjacent to Pro residues show fewer conformations compared to the unmodified sequences.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».