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Enregistrement W3039100120 · doi:10.1021/acs.analchem.0c02290

Formation of Gaseous Proteins via the Ion Evaporation Model (IEM) in Electrospray Mass Spectrometry

2020· article· en· W3039100120 sur OpenAlexafffund
Elnaz Aliyari, Lars Konermann

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryElectrosprayIonMass spectrometryElectrospray ionizationIon-mobility spectrometryEvaporationAnalytical Chemistry (journal)ElectrostaticsMolecular dynamicsChromatographyChemical physicsComputational chemistryPhysical chemistryOrganic chemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanisms whereby protein ions are released into the gas phase from charged droplets during electrospray ionization (ESI) continue to be controversial. Several pathways have been proposed. For native ESI the charged residue model (CRM) is favored; it entails the liberation of proteins via solvent evaporation to dryness. Unfolded proteins likely follow the chain ejection model (CEM), which involves the gradual expulsion of stretched-out chains from the droplet. According to the ion evaporation model (IEM) ions undergo electrostatically driven desorption from the droplet surface. The IEM is well supported for small precharged species such as Na+. However, it is unclear whether proteins can show IEM behavior as well. We examined this question using molecular dynamics (MD) simulations, mass spectrometry (MS), and ion mobility spectrometry (IMS) in positive ion mode. Ubiquitin was chosen as the model protein because of its structural stability which allows the protein charge in solution to be controlled via pH adjustment without changing the protein conformation. MD simulations on small ESI droplets (3 nm radius) showed CRM behavior regardless of the protein charge in solution. Surprisingly, many MD runs on larger droplets (5.5 nm radius) culminated in IEM ejection of ubiquitin, as long as the protein carried a sufficiently large positive solution charge. MD simulations predicted that nonspecific salt adducts are less prevalent for IEM-generated protein ions than for CRM products. This prediction was confirmed experimentally. Also, collision cross sections of MD structures were in good agreement with IMS data. Overall, this work reveals that the CRM, CEM, and IEM all represent viable pathways for generating gaseous protein ions during ESI. The IEM is favored for proteins that are tightly folded and highly charged in solution and for droplets in a suitable size regime.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations48
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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