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Enregistrement W2793880089 · doi:10.1074/mcp.tir117.000302

Simple, scalable, and ultrasensitive tip-based identification of protease substrates

2018· article· en· W2793880089 sur OpenAlexaff
Gerta Shema, Minh Tú Nguyễn, Fiorella A. Solari, Stefan Loroch, A. Saskia Venne, Laxmikanth Kollipara, Albert Sickmann, Steven H. L. Verhelst, René P. Zahedi

Notice bibliographique

RevueMolecular & Cellular Proteomics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesMinisterium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-WestfalenKU LeuvenBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésChemistryChromatographyIon chromatographyAmine gas treatingOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proteases are in the center of many diseases, and consequently, proteases and their substrates are important drug targets as represented by an estimated 5–10% of all drugs under development. Mass spectrometry has been an indispensable tool for the discovery of novel protease substrates, particularly through the proteome-scale enrichment of so-called N-terminal peptides representing endogenous protein N termini. Methods such as combined fractional diagonal chromatography (COFRADIC) 1 1The abbreviations used are: COFRADIC, combined fractional diagonal chromatography; ChaFRAtip, charge-based fractional diagonal chromatography in tip format; SCX, strong-cation-exchange chromatography; ChaFRADIC, charge-based fractional diagonal chromatography; TAILS, terminal amine isotopic labeling of substrates; TEAB, triethylammonium bicarbonate; BCA, bicinchoninic acid assay; TNC, theoretical net charge. and, later, terminal amine isotopic labeling of substrates (TAILS) have revealed numerous insights into protease substrates and consensus motifs. We present an alternative and simple protocol for N-terminal peptide enrichment, based on charge-based fractional diagonal chromatography (ChaFRADIC) and requiring only well-established protein chemistry and a pipette tip. Using iTRAQ-8-plex, we quantified on average 2,073 ± 52 unique N-terminal peptides from only 4.3 μg per sample/channel, allowing the identification of proteolytic targets and consensus motifs. This high sensitivity may even allow working with clinical samples such as needle biopsies in the future. We applied our method to study the dynamics of staurosporine-induced apoptosis. Our data demonstrate an orchestrated regulation of specific pathways after 1.5 h, 3 h, and 6 h of treatment, with many important players of homeostasis targeted already after 1.5 h. We additionally observed an early multilevel modulation of the splicing machinery both by proteolysis and phosphorylation. This may reflect the known role of alternative splicing variants for a variety of apoptotic genes, which seems to be a driving force of staurosporine-induced apoptosis.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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