High-Resolution Mapping of Carbene-Based Protein Footprints
Notice bibliographique
Résumé
Carbene chemistry has been used recently in structural mass spectrometry as a labeling method for mapping protein surfaces. The current study presents a method for quantitating label distribution at the amino acid level and explores the nature and basis for an earlier observation of labeling bias. With the use of a method based on liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) applied to digests of holo-calmodulin, we developed a quantitation strategy to map site-specific incorporation of carbene, generated from photolysis of ionic label precursors 2-amino-4,4-azipentanoic acid and 4,4-azipentanoic acid. The approach provides reliable incorporation data for fragments generated by electron-transfer dissociation, whereas high-energy collisional dissociation leads to energy and sequence-dependent loss of the label as a neutral. However, both can produce data suitable for mapping residues in the interaction of holo-calmodulin with M13 peptide ligand. Site-specific labeling was monitored as a function of reagent, ionic strength, and temperature, demonstrating that electrostatic interactions at the protein surface can "steer" the distribution of label precursors to sites of surface charge and favor label insertion into residues in the vicinity of the surface charge. A further preference for insertion into carboxylates was observed, based on chemical reactivity. We suggest that decoupling surface partitioning from the chemistry of insertion offers a flexible, tunable labeling strategy for structural mass spectrometry that can be applied to a broad range of protein surface compositions and promotes the design of reagents to simplify the workflow.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».