Coomassie staining provides routine (sub)femtomole in‐gel detection of intact proteoforms: Expanding opportunities for genuine Top‐down Proteomics
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
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.
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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle