Detergent-Assisted Glycoprotein Capture: A Versatile Tool for In-Depth N-Glycoproteome Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale N-glycoproteome studies have been hindered by poor solubility of hydrophobic membrane proteins and the complexity of proteome samples. Herein, we developed a detergent-assisted glycoprotein capture method to reduce these issues by conducting hydrazide chemistry-based glycoprotein capture in the presence of strong detergents such as sodium dodecyl sulfate and Triton X-100. The strong detergents helped to solubilize hydrophobic membrane proteins and then increased the access of hydrazide groups to oxidized glycoproteins, thus increasing the coverage of the N-glycoproteome. Compared with the conventional glycopeptide capture method, the detergent-assisted glycoprotein capture approach nearly doubled the number of N-glycosylation sites identified from HEK 293T cells with improved specificity. Application of this approach in the larger scale N-glycoproteomics analysis of the HEK 293T cell membrane led to the identification of 2253 unique N-glycosites from 953 proteins. Furthermore, the application of this approach to human serum resulted in the identification of 850 N-glycosylation sites without any immunodepletion or fractionation. Overall, the detergent-assisted glycoprotein capture method simplified the capture process, and it increased the number of sites observed on both hydrophobic membrane proteins and hydrophilic secreted proteins.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».