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Enregistrement W2486797327 · doi:10.1074/mcp.o116.058438

Proteoform-Specific Insights into Cellular Proteome Regulation

2016· article· en· W2486797327 sur OpenAlexaff
Emma L. Norris, Madeleine J. Headlam, Keyur A. Dave, David Smith, Alexander Bukreyev, Toshna Singh, Buddhika A. Jayakody, Keith J. Chappell, Peter L. Collins, Jeffrey J. Gorman

Notice bibliographique

RevueMolecular & Cellular Proteomics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational biologyProteomeHuman proteome projectProteomicsBiologyBioinformaticsGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge regarding compositions of proteomes at the proteoform level enhances insights into cellular phenotypes. A strategy is described herein for discovery of proteoform-specific information about cellular proteomes. This strategy involved analysis of data obtained by bottom-up mass spectrometry of multiple protein OGE separations on a fraction by fraction basis. The strategy was exemplified using five matched sets of lysates of uninfected and human respiratory syncytial virus-infected A549 cells. Template matching demonstrated that 67.3% of 10475 protein profiles identified focused to narrow pI windows indicative of efficacious focusing. Furthermore, correlation between experimental and theoretical pI gradients indicated reproducible focusing. Based on these observations a proteoform profiling strategy was developed to identify proteoforms, detect proteoform diversity and discover potential proteoform regulation. One component of this strategy involved examination of the focusing profiles for protein groups. A novel concordance analysis facilitated differentiation between proteoforms, including proteoforms generated by alternate splicing and proteolysis. Evaluation of focusing profiles and concordance analysis were applicable to cells from a single and/or multiple biological states. Statistical analyses identified proteoform variation between biological states. Regulation relevant to cellular responses to human respiratory syncytial virus was revealed. Western blotting and Protomap analyses validated the proteoform regulation. Discovery of STAT1, WARS, MX1, and HSPB1 proteoform regulation by human respiratory syncytial virus highlighted the impact of the profiling strategy. Novel truncated proteoforms of MX1 were identified in infected cells and phosphorylation driven regulation of HSPB1 proteoforms was correlated with infection. The proteoform profiling strategy is generally applicable to investigating interactions between viruses and host cells and the analysis of other biological systems.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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