Proteome profiling of extracellular vesicles captured with the affinity peptide Vn96: comparison of Laemmli and TRIzol© protein‐extraction methods
Notice bibliographique
Résumé
Sample amount is often a limiting factor for multi-parametric analyses that encompass at least three areas of '-omics' research: genomics, transcriptomics and proteomics. Limited sample amounts are also an important consideration when these multi-parametric analyses are performed on extracellular vesicles (EVs), as the amount of EVs (and EV cargo) that can be isolated is often very low. It is well understood that a monophasic solution of phenol and guanidine isothiocyanate (i.e. TRIzol©) can simultaneously isolate DNA, RNA and proteins from biological samples; however, it is most commonly used for the extraction of RNA. Validation of this reagent for the isolation of multiple classes of biological molecules from EVs would provide a widely applicable method for performing multi-parametric analyses of EV material. In this report, we describe a comparison of proteins identified from EVs processed with either TRIzol© or the conventional Laemmli buffer protein-extraction reagents. EVs were isolated from 3 mL of cell-culture supernatant derived from MCF-10A, MCF-7 and MDA-MB-231 cells using the Vn96 EV capture technology. For the TRIzol© extraction protocol, proteins were precipitated with acetone from the organic phase and then re-solubilized in a mixture of 8M urea, 0.2% SDS and 1 M Tris-HCl pH 6.8, followed by dilution in 5× loading buffer prior to fractionation with 1D SDS-PAGE. NanoLC-MS/MS of the trypsin-digested proteins was used to generate proteomic profiles from EV protein samples extracted with each method. Of the identified proteins, 57.7%, 69.2% and 57.0% were common to both extraction methods for EVs from MCF-10A, MCF-7 and MDA-MB-231, respectively. Our results suggest that TRIzol© extraction of proteins from EVs has significant equivalence to the traditional Laemmli method. The advantage of using TRIzol
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».