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Enregistrement W2330098631 · doi:10.1021/ac301169q

Microwave-Assisted Protein Solubilization for Mass Spectrometry-Based Shotgun Proteome Analysis

2012· article· en· W2330098631 sur OpenAlexafffund
Xiaoxia Ye, Liang Li

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryChromatographyMass spectrometryProteomeReagentHomogenization (climate)Shotgun proteomicsSample preparationTrypsinTandem mass spectrometrySolubilizationProteomicsBiochemistryOrganic chemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein solubilization is a key step in mass spectrometry-based shotgun proteome analysis. We describe a microwave-assisted protein solubilization (MAPS) method to dissolve proteins in reagents, such as NH(4)HCO(3) and urea, with high efficiency and with an added benefit that the solubilized proteins are denatured to become more susceptible to trypsin digestion, compared to other conventional protein solubilization techniques. In this method, a sample vial containing proteins suspended in a solubilization reagent is placed inside a domestic microwave oven and subjected to microwave irradiation for 30 s, followed by cooling the sample on ice to room temperature (~40 s) and then intermittent homogenization by vortex for 2 min. This cycle of microwave irradiation, cooling, and homogenization is repeated six times. In this way, sample overheating can be avoided, and a maximum amount of protein can be dissolved. It was shown that in the case of trypsin digestion of bovine serum albumen (BSA) more peptides and higher sequence coverage could be obtained from the protein dissolved by the MAPS method than the conventional heating, sonication, or vortex method. Compared to the most commonly used vortex-assisted protein solubilization method, MAPS reduces the solubilization time significantly, increases the amount of protein dissolvable in a reagent, and increases the number of proteins and peptides identified from a proteome sample. For example, in the proteome analysis of an Escherichia coli K-12 integral membrane protein extract, the MAPS method in combination with sequential protein solubilization and shotgun two-dimensional liquid chromatography tandem mass spectrometry analysis identified a total of 1291 distinct proteins and 10363 peptides, compared to 1057 proteins and 6261 peptides identified using the vortex method. Because MAPS can be done using an inexpensive microwave oven, this method can be readily adopted.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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