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Enregistrement W2395447150 · doi:10.1021/acs.analchem.5b04000

Development of Online pH Gradient-Eluted Strong Cation Exchange Nanoelectrospray-Tandem Mass Spectrometry for Proteomic Analysis Facilitating Basic and Histidine-Containing Peptides Identification

2015· article· en· W2395447150 sur OpenAlexaff
Jingjing Xu, Jing Gao, Chengli Yu, Han He, Yiming Yang, Daniel Figeys, Hu Zhou

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChemistryChromatographyTandem mass spectrometryMass spectrometryLysisElutionElectrospray ionizationSelected reaction monitoringPeptideProteomeIsoelectric pointProtein mass spectrometryAnalytical Chemistry (journal)Biochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel one-dimensional online pH gradient-eluted strong cation exchange-nanoelectrospray ionization-tandem mass spectrometry (SCX-nano-ESI-MS/MS) method was developed for protein identification and tested with a mixture of six standard proteins, total lysate of HuH7 and N2a cells, as well as membrane fraction of N2a cells. This method utilized an online nanoflow SCX column in a nano-LC system coupled with a nanoelectrospray high-resolution mass spectrometer. Protein digests were separated on a nanoflow SCX column with a pH gradient and directly introduced into a mass spectrometer through nanoelectrospray ionization. More than five thousand unique peptides were identified in each 90 min LC-MS/MS run using 500 nanogram of protein digest either from total cell lysate or from membrane fraction. The unique peptide overlap between online strong cation exchange nano-ESI-MS/MS (SCXLC-MS/MS) and reverse phase nano-ESI-MS/MS (RPLC-MS/MS) is only ≤30%, which indicated these two methods were complementary to each other. The correlation coefficient of retention time and theoretical isoelectric point (pI) of identified peptides in SCXLC-MS/MS was higher than 0.4, which showed that peptides elution in SCXLC-MS/MS was dependent on their charge states. Furthermore, SCXLC-MS/MS showed identification capability for a higher proportion of basic peptides compared to the RPLC-MS/MS method, especially for histidine-containing peptides. Our SCXLC-MS/MS method is an excellent alternative method to the RPLC-MS/MS method for analysis of standard proteins, total cell and membrane proteomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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