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Enregistrement W3117535698 · doi:10.1101/2020.12.30.424786

Detectability of biotin tags by LC-MS/MS

2020· preprint· en· W3117535698 sur OpenAlexafffund
Lorenz Nierves, Philipp F. Lange

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiotin and Related Studies
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsMichael Smith Health Research BCBC Children's HospitalChildren's Hospital Foundation
Mots-clésBiotinylationBiotinStreptavidinPeptideChemistryLinkerProteomicsChromatographyBiochemistryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The high affinity of biotin to streptavidin has made it one of the most widely used affinity tags in proteomics. Early methods used biotin for enrichment alone and mostly ignored the biotin labeled peptide. Recent advances in labeling led to an increase in biotinylation efficiency and shifted the interest to detection of the site of biotinylation. This increased confidence in identification and provides additional structural information yet it requires efficient release of the biotinylated protein/peptide and sensitive separation and detection of biotinylated peptides by LC-MS/MS. Despite its long use in affinity proteomics the effect of biotinylation on the chromatographic, ionization, and fragmentation behaviour and ultimate detection of peptides is not well understood. To address this we compare two commercially-available biotin labels EZ-Link Sulfo-NHS-Biotin and Sulfo-NHS-SS-Biotin, the latter one containing a labile linker to efficiently release biotin to determine the effects of peptide modification on peptide detection. We describe an increase of hydrophobicity and charge reduction with increasing number of biotin labels attached. Based on our data we recommend gradient optimization to account for more hydrophobic biotinylated peptides and include singly charged precursors to account for charge reduction by biotin.

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)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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