Mass Spectrometry of Laser-Initiated Carbene Reactions for Protein Topographic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
We report a protein labeling method using nonselective carbene reactions of sufficiently high efficiency to permit detection by mass spectrometric methods. The approach uses a diazirine-modified amino acid (l-2-amino-4,4'-azipentanoic acid, "photoleucine") as a label source, which is converted to a highly reactive carbene by pulsed laser photolysis at 355 nm. Labeling of standard proteins and peptides (CaM, Mb, M13) was achieved with yields up to 390-fold higher than previous studies using methylene. Carbene labeling is sensitive to changes in protein topography brought about by conformational change and ligand binding. The modification of apo-CaM was 45 ± 7% higher than that of holo-CaM. Modification of the CaM-M13 complex reflected a 39 ± 1% reduction in labeling for bound holo-CaM relative to free holo-CaM. Labeling yield is independent of protein concentration over approximately 2 orders of magnitude but is weakly dependent on the presence of other chromophores in a photon-limited apparatus. The current configuration required 2 min of irradiation for full reagent conversion; however, it is shown that comparable yields can be achieved with a single high-energy laser pulse (>100 mJ/pulse, <10 ns), offering a labeling method with high temporal resolution. We suggest a mechanism of labeling governed by limited carbene diffusion and the protein surface activity of the diazirine precursor. This surface activity is speculated to return a measure of selectivity relative to methylene labeling, which ultimately may be tunable.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».