Sensitive Determination of Proteolytic Proteoforms in Limited Microscale Proteome Samples
Notice bibliographique
Résumé
Protein N termini unambiguously identify truncated, alternatively translated or modified proteoforms with distinct functions and reveal perturbations in disease. Selective enrichment of N-terminal peptides is necessary to achieve proteome-wide coverage for unbiased identification of site-specific regulatory proteolytic processing and protease substrates. However, many proteolytic processes are strictly confined in time and space and therefore can only be analyzed in minute samples that provide insufficient starting material for current enrichment protocols. Here we present High-efficiency Undecanal-based N Termini EnRichment (HUNTER), a robust, sensitive and scalable method for the analysis of previously inaccessible microscale samples. HUNTER achieved identification of >1000 N termini from as little as 2 μg raw HeLa cell lysate. Broad applicability is demonstrated by the first N-terminome analysis of sorted human primary immune cells and enriched mitochondrial fractions from pediatric cancer patients, as well as protease substrate identification from individual Arabidopsis thaliana wild type and Vacuolar Processing Enzyme-deficient mutant seedlings. We further implemented the workflow on a liquid handling system and demonstrate the feasibility of clinical degradomics by automated processing of liquid biopsies from pediatric cancer patients.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».