Quantitative assessment confirms deep proteome analysis by integrative top–down proteomics
Notice bibliographique
Résumé
The goal of integrative top-down proteomics (i.e., two-dimensional gel electrophoresis [2DE] coupled with liquid chromatography and tandem mass spectrometry [LC/MS/MS]) is a routine analytical approach that fully addresses the breadth and depth of proteomes. To accomplish this, there should be no addition, removal, or modification to any constituent proteoforms. To address two-decade old claims of protein losses during front-end proteome resolution using 2DE, here we tested an alternate rehydration method for immobilized pH gradient strips prior to isoelectric focusing (IEF; i.e., faceup compared to facedown) and quantitatively assessed losses during the front-end of 2DE (rehydration and IEF). Using a well-established high-resolution, quantitative 2DE protocol, there were no detectable proteoform losses using the alternate faceup rehydration method. Although there is a <0.25% total loss of proteoforms during standard facedown rehydration, it is insignificant in terms of having any effect on overall proteome resolution (i.e., total spot count and total spot signal). This report is another milestone in integrative top-down proteomics, disproving long-held dogma in the field and confirming that quantitative front-end 2DE/LC/MS/MS is currently the only method to broadly and deeply analyze proteomes by resolving their constituent proteoforms.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».