The Human Dental Pulp Proteome and N-Terminome: Levering the Unexplored Potential of Semitryptic Peptides Enriched by TAILS to Identify Missing Proteins in the Human Proteome Project in Underexplored Tissues
Notice bibliographique
Résumé
An underexplored yet widespread feature of the human proteome is the proteolytic proteoforms of proteins. We used terminal amine isotopic labeling of substrates (TAILS), a high-content N-terminal positional proteomics technique, for in-depth characterization of the human dental pulp proteome from its N-terminome and to provide data for the Chromosome-centric Human Proteome Project (C-HPP). Dental pulp is a unique connective tissue maintaining tooth sensation and structure by supporting a single cell layer of odontoblasts that synthesize mineralization-competent dentine extracellular matrix. Therefore, we posited pulp to be a rich source of unique tissue-specific proteins and hence an abundant source of "missing" proteins as defined by neXtProt. From the identified 4332 proteins (false discovery rate (FDR) ≤ 0.7%), 21 528 unique peptides (FDR ≤ 1.0%) and 9079 unique N-termini, we analyzed N-terminal methionine excision, co- and posttranslational Nα-acetylation, protein maturation, and proteolytic processing. Apart from 227 candidate alternative translation initiation sites, most identified N-termini (78%) represented proteolytic processing and mechanism-informative internal neo-N-termini, confirming a pervasive amount of proteolytic-processing generated proteoforms in vivo. Furthermore, we identified 17 missing protein candidates for the C-HPP, highlighting the importance of using (i) less studied human specimens and (ii) orthogonal proteomic approaches such as TAILS to map the human proteome. The mass spectrometry raw data and metadata have been deposited to ProteomeXchange with the PXD identifier <PXD002264>.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».