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Enregistrement W4235860329 · doi:10.1021/ac048182t

Complete Chemical and Enzymatic Treatment of Phosphorylated and Glycosylated Proteins on ProteinChip Arrays

2005· article· en· W4235860329 sur OpenAlexafffund
Ying Ge, Bernard F. Gibbs, Robert Massé

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryEnzymePhosphorylationBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A simple and quick protocol for chemical treatment, enzymatic digestion, and subsequent identification of proteins on ProteinChip arrays is presented. Chicken ovalbumin, bovine fetuin and a heavily posttranslationally modified protein, human epidermal growth factor receptor extracellular domain, were employed as model proteins to evaluate the novel protocol. The chemical treatment includes denaturation, reduction, and alkylation, while enzymatic digestion encompasses deglycosylation, dephosphorylation, and digestion by various proteases. All reactions were carried out on-chip in a sequential fashion. Peptide mass fingerprinting identified several peptides derived from the three proteins. This protocol was also applied to the analysis of urinary proteins from a male rat with puromycin-induced proteinuria. alpha-2u-Globulin, the major urinary protein in the normal male rat and albumin, the most abundant in the treated animal, were readily identified. This procedure demonstrates that complete on-chip treatment can be used for rapid protein identification and structural characterization.

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 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 GPT0,262
Écart entre enseignants0,246 · 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.

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

Citations13
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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