Maximizing Cumulative Trypsin Activity with Calcium at Elevated Temperature for Enhanced Bottom-Up Proteome Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Bottom-up proteomics relies on efficient trypsin digestion ahead of MS analysis. Prior studies have suggested digestion at elevated temperature to accelerate proteolysis, showing an increase in the number of MS-identified peptides. However, improved sequence coverage may be a consequence of partial digestion, as higher temperatures destabilize and degrade the enzyme, causing enhanced activity to be short-lived. Here, we use a spectroscopic (BAEE) assay to quantify calcium-stabilized trypsin activity over the complete time course of a digestion. At 47 °C, the addition of calcium contributes a 25-fold enhancement in trypsin stability. Higher temperatures show a net decrease in cumulative trypsin activity. Through bottom-up MS analysis of a yeast proteome extract, we demonstrate that a 1 h digestion at 47 °C with 10 mM Ca2+ provides a 29% increase in the total number of peptide identifications. Simultaneously, the quantitative proportion of peptides with 1 or more missed cleavage sites was diminished in the 47 °C digestion, supporting enhanced digestion efficiency with the 1 h protocol. Trypsin specificity also improves, as seen by a drop in the quantitative abundance of semi-tryptic peptides. Our enhanced digestion protocol improves throughput for bottom-up sample preparation and validates the approach as a robust, low-cost alternative to maximized protein digestion efficiency.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».