High Sensitivity Crosslink Detection Coupled With Integrative Structure Modeling in the Mass Spec Studio
Notice bibliographique
Résumé
The Mass Spec Studio package was designed to support the extraction of hydrogen-deuterium exchange and covalent labeling data for a range of mass spectrometry (MS)-based workflows, to integrate with restraint-driven protein modeling activities. In this report, we present an extension of the underlying Studio framework and provide a plug-in for crosslink (XL) detection. To accommodate flexibility in XL methods and applications, while maintaining efficient data processing, the plug-in employs a peptide library reduction strategy via a presearch of the tandem-MS data. We demonstrate that prescoring linear unmodified peptide tags using a probabilistic approach substantially reduces search space by requiring both crosslinked peptides to generate sparse data attributable to their linear forms. The method demonstrates highly sensitive crosslink peptide identification with a low false positive rate. Integration with a Haddock plug-in provides a resource that can combine multiple sources of data for protein modeling activities. We generated a structural model of porcine transferrin bound to TbpB, a membrane-bound receptor essential for iron acquisition in Actinobacillus pleuropneumoniae Using mutational data and crosslinking restraints, we confirm the mechanism by which TbpB recognizes the iron-loaded form of transferrin, and note the requirement for disparate sources of restraint data for accurate model construction. The software plugin is freely available at www.msstudio.ca.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».