Coomassie staining provides routine (sub)femtomole in‐gel detection of intact proteoforms: Expanding opportunities for genuine Top‐down Proteomics
Notice bibliographique
Résumé
Modified colloidal Coomassie Brilliant Blue (cCBB) staining utilising a novel destain protocol and near-infrared fluorescence detection (nIRFD) rivals the in-gel protein detection sensitivity (DS) of SYPRO Ruby. However, established DS estimates are likely inaccurate in terms of 2DE-resolved proteoform 'spots' since DS is routinely measured from comparatively diffuse protein 'bands' following wide-well 1DE. Here, cCBB DS for 2DE-based proteomics was more accurately determined using narrow-well 1DE. As precise estimates of protein standard monomer concentrations are essential for accurate quantitation, coupling UV absorbance with gel-based purity assessments is described. Further, as cCBB is compatible with both nIRFD and densitometry, the impacts of imaging method (and image resolution) on DS were assessed. Narrow-well 1DE enabled more accurate quantitation of cCBB DS for 2DE, achieving (sub)femtomole DS with either nIRFD or densitometry. While densitometry offers comparative simplicity and affordability, nIRFD has the unique potential for enhanced DS with Deep Imaging. Higher-resolution nIRFD also improved analysis of a 2DE-resolved proteome, surpassing the DS of standard nIRFD and densitometry, with nIRFD Deep Imaging further maximising proteome coverage. cCBB DS for intact proteins rivals that of mass spectrometry (MS) for peptides in complex mixtures, reaffirming that 2DE-MS currently provides the most routine, broadly applicable, robust, and information-rich Top-down approach to Discovery Proteomics.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».