Quantitative Protein Profiling by Mass Spectrometry Using Isotope-Coded Affinity Tags
Notice bibliographique
Résumé
A key issue in proteomics is to quantify changes in protein levels in complex biological samples under different conditions. Traditional two-dimensional gel (2-DE) electrophoresis-based proteomic approaches are tedious and suffer from several limitations, including difficulties in detecting low abundant and insoluble proteins. Isotope-coded affinity tagging (ICAT), one of the most employed chemical isotope labeling methods, can address many of the shortcomings of 2-DE. ICAT relies on the sensitivity of mass spectrometry (MS) to quantify relative protein abundance in a mixture of two differentially labeled protein samples. We describe here a detailed protocol for ICAT-based quantification of proteins in two or more biological samples, including sample preparation, ICAT labeling, fractionation and purification, and analysis by MS. For the MS analysis, we describe a "targeted" approach, which includes quantification of the samples using MS followed by selective identification of only the differentially expressed ICAT pairs using tandem MS (MS/MS). This approach gives more biologically relevant information than a data-dependent MS/MS analysis. We also describe the steps in data analysis, statistical analysis, and protein database searching.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».