Development of Online pH Gradient-Eluted Strong Cation Exchange Nanoelectrospray-Tandem Mass Spectrometry for Proteomic Analysis Facilitating Basic and Histidine-Containing Peptides Identification
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».