Proteomic and N-Terminomic TAILS Analyses of Human Alveolar Bone Proteins: Improved Protein Extraction Methodology and LysargiNase Digestion Strategies Increase Proteome Coverage and Missing Protein Identification
Notice bibliographique
Résumé
With 2129 proteins still classified by the Human Proteome Organisation Human Proteome Project (HPP) as "missing" without compelling evidence of protein existence (PE) in humans, we hypothesized that in-depth proteomic characterization of tissues that are technically challenging to access and extract would yield evidence for tissue-specific missing proteins. Paradoxically, although the skeleton is the most massive tissue system in humans, as one of the poorest characterized by proteomics, bone falls under the HPP umbrella term as a "rare tissue". Therefore, we aimed to optimize mineralized tissue protein extraction methodology and workflows for proteomic and data analyses of small quantities of healthy young adult human alveolar bone. Osteoid was solubilized by GuHCl extraction, with hydroxyapatite-bound proteins then released by ethylenediaminetetraacetic acid demineralization. A subsequent GuHCl solubilization extraction was followed by solid-phase digestion of the remaining insoluble cross-linked protein using trypsin and then 6 M urea dissolution incorporating LysC digestion. Bone extracts were digested in parallel using trypsin, LysargiNase, AspN, or GluC prior to liquid chromatography-mass spectrometry analysis. Terminal Amine Isotopic Labeling of Substrates was used to purify semitryptic peptides, identifying natural and proteolytic-cleaved neo N-termini of bone proteins. Our strategy enabled complete solubilization of the organic bone matrix leading to extensive categorization of bone proteins in different bone matrix extracts, and hence matrix compartments, for the first time. Moreover, this led to the high confidence identification of pannexin-3, a "missing protein", found only in the insoluble collagenous matrix and revealed for the first time by trypsin solid-phase digestion. We also found a singleton proteotypic peptide of another missing protein, meiosis inhibitor protein 1. We also identified 17 proteins classified in neXtprot as PE1 based on evidence other than from MS, termed non-MS PE1 proteins, including ≥9-mer proteotypic peptides of four proteins.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».