Mass Spectrometry of Bacterial Outer Membrane Enzymes within the Native Lipid Environment
Notice bibliographique
Résumé
Lipid complexity of bacterial membranes and the dynamic interaction of lipophilic substrates with membrane‐embedded enzymes reflect a demand for a robust detection approach that unravels the local lipids and hydrophobic substrates/products either bound or within the milieu of membrane enzymes. In this study, we used styrene maleic acid lipid particle (SMALP) nanodiscs and electrospray ionization‐ion mobility spectrometry–mass spectrometry (ESI‐IMS) mass spectrometry to address the stability of lipid‐bound states of two bacterial β‐barrel enzymes. We overexpressed and purified different oligomeric states of two model β‐barrel enzymes with their co‐associated lipids (i.e. enzyme substrates/products) from the outer membrane of E.coli using various polymer formulations. We further examined the stability of the intact lipid‐protein nanodiscs in solution as well as in the gas phase. Our results, thus far, has demonstrated the higher efficacy of the native nanodiscs over conventional detergents in isolating lipid populations bound to the enzymes, also an improved thermal stability of the resulting β‐barrel complexes in solution. We have, interestingly, observed that some polymers are more compatible with the required conditions in mass spectrometry hence overcoming limitations (e.g. low pH which is known as destabilizing factor for the original SMALP nanodiscs) in the structural analysis of lipid‐bound states of membrane proteins in the gas phase. This abstract is from the Experimental Biology 2018 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».