Manipulating trypsin digestion conditions to accelerate proteolysis and simplify digestion workflows in development of protein mass spectrometric assays for the clinical laboratory
Notice bibliographique
Résumé
For ease of measurement and accurate identification of proteins by mass spectrometry, protein targets are commonly cleaved into peptides. Protein digestion is a critical step in sample preparation, yielding peptides amenable to both chromatographic separation and mass spectrometric analysis. Trypsin is the most extensively used protease due to its high cleavage specificity; however, it can yield highly variable digestion profiles and is dependent on several factors including digestion buffer, denaturant, trypsin quality selected, and composition/complexity of the sample matrix. Historically, trypsin digestion protocols have relied on lengthy digestion times-which are unsuitable for many clinical applications-to ensure effective proteolysis. Here, we performed an iterative and comprehensive evaluation of digestion conditions for five structurally diverse proteins in plasma and serum: apolipoprotein A-1, retinol-binding protein 4, transthyretin, complement component 9 and C-reactive protein. Conditions were monitored for improvements in signal intensity, reproducibility of digestion profile, and rate of release of proteolytic peptides. This approach yielded an optimized digestion protocol for detection of all five proteins in a single workflow requiring a brief 20 min digestion, without the use of chemical denaturants or reduction/alkylation steps, and only 1 μl of plasma. It is our hope that this data can accelerate the development phase of targeted mass spectrometric protein assays by identifying practical approaches to accelerate and simplify digestion protocols for clinical applications and assist with the selection of tryptic peptides for protein quantitation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».