Free-Flow Electrophoresis of Plasma Membrane Vesicles Enriched by Two-Phase Partitioning Enhances the Quality of the Proteome from <i>Arabidopsis</i> Seedlings
Notice bibliographique
Résumé
The plant plasma membrane is the interface between the cell and its environment undertaking a range of important functions related to transport, signaling, cell wall biosynthesis, and secretion. Multiple proteomic studies have attempted to capture the diversity of proteins in the plasma membrane using biochemical fractionation techniques. In this study, two-phase partitioning was combined with free-flow electrophoresis to produce a population of highly purified plasma membrane vesicles that were subsequently characterized by tandem mass spectroscopy. This combined high-quality plasma membrane isolation technique produced a reproducible proteomic library of over 1000 proteins with an extended dynamic range including plasma membrane-associated proteins. The approach enabled the detection of a number of putative plasma membrane proteins not previously identified by other studies, including peripheral membrane proteins. Utilizing multiple data sources, we developed a PM-confidence score to provide a value indicating association to the plasma membrane. This study highlights over 700 proteins that, while seemingly abundant at the plasma membrane, are mostly unstudied. To validate this data set, we selected 14 candidates and transiently localized 13 to the plasma membrane using a fluorescent tag. Given the importance of the plasma membrane, this data set provides a valuable tool to further investigate important proteins. The mass spectrometry data are available via ProteomeXchange, identifier PXD001795.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».