Opposite Electron-Transfer Dissociation and Higher-Energy Collisional Dissociation Fragmentation Characteristics of Proteolytic K/R(X)<sub><i>n</i></sub> and (X)<i><sub>n</sub></i>K/R Peptides Provide Benefits for Peptide Sequencing in Proteomics and Phosphoproteomics
Notice bibliographique
Résumé
A key step in shotgun proteomics is the digestion of proteins into peptides amenable for mass spectrometry. Tryptic peptides can be readily sequenced and identified by collision-induced dissociation (CID) or higher-energy collisional dissociation (HCD) because the fragmentation rules are well-understood. Here, we investigate LysargiNase, a perfect trypsin mirror protease, because it cleaves equally specific at arginine and lysine residues, albeit at the N-terminal end. LysargiNase peptides are therefore practically tryptic-like in length and sequence except that following ESI, the two protons are now both positioned at the N-terminus. Here, we compare side-by-side the chromatographic separation properties, gas-phase fragmentation characteristics, and (phospho)proteome sequence coverage of tryptic (i.e., (X) n K/R) and LysargiNase (i.e., K/R(X) n ) peptides using primarily electron-transfer dissociation (ETD) and, for comparison, HCD. We find that tryptic and LysargiNase peptides fragment nearly as mirror images. For LysargiNase predominantly N-terminal peptide ions (c-ions (ETD) and b-ions (HCD)) are formed, whereas for trypsin, C-terminal fragment ions dominate (z-ions (ETD) and y-ions (HCD)) in a homologous mixture of complementary ions. Especially during ETD, LysargiNase peptides fragment into low-complexity but information-rich sequence ladders. Trypsin and LysargiNase chart distinct parts of the proteome, and therefore, the combined use of these enzymes will benefit a more in-depth and reliable analysis of (phospho)proteomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».