De Novo Peptide Sequencing by Nanoelectrospray Tandem Mass Spectrometry Using Triple Quadrupole and Quadrupole/Time-of-Flight Instruments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recent developments in technology and instrumentation have made mass spectrometry the method of choice for the identification of gel-separated proteins using rapidly growing sequence databases (1). Proteins with a full-length sequence present in a database can be identified with high certainty and high throughput using the accurate masses obtained by matrix-assisted laser desorption/ionization (MALDI) mass spectrometry peptide mapping (2). Simple protein mixtures can also be deciphered by MALDI peptide mapping (3) and the entire identification process, starting from in-gel digestion (4) and finishing with acquisition of mass spectra and database search, can be automated (5). Only 1–3% of a total digest are consumed for MALDI analysis even if the protein of interest is present on a gel in a subpicomole amount. If no conclusive identification is achieved by MALDI peptide mapping, the remaining protein digest can be analyzed by nanoelectrospray tandem mass spectrometry (Nano ESI-MS/MS) (6). Nano ESI-MS/MS produces data that allow highly specific database searches so that proteins that are only partially present in a database, or relevant clones in an EST database, can be identified (7). It is important to point out that there is no need to determine the complete sequence of peptides in order to search a database-a short sequence stretch consisting of three to four amino acid residues provides enough search specificity when combined with the mass of the intact peptide and the masses of corresponding fragment ions in a peptide sequence tag (8) (see Subheading 3.4.).
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.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle