An economic and robust TMT labeling approach for high throughput proteomic and metaproteomic analysis
Notice bibliographique
Résumé
Multiplexed quantitative proteomics using tandem mass tag (TMT) is increasingly used in -omic study of complex samples. While TMT-based proteomics has the advantages of the higher quantitative accuracy, fewer missing values, and reduced instrument analysis time, it is limited by the additional reagent cost. In addition, current TMT labeling workflows involve repeated small volume pipetting of reagents in volatile solvents, which may increase the sample-to-sample variations and is not readily suitable for high throughput applications. In this study, we demonstrated that the TMT labeling procedures could be streamlined by using pre-aliquoted dry TMT reagents in a 96 well plate or 12-tube strip. As little as 50 μg dry TMT per channel was used to label 6-12 μg peptides, yielding high TMT labeling efficiency (∼99%) in both microbiome and mammalian cell line samples. We applied this workflow to analyze 97 samples in a study to evaluate whether ice recrystallization inhibitors improve the cultivability and activity of frozen microbiota. The results demonstrated tight sample clustering corresponding to groups and consistent microbiome responses to prebiotic treatments. This study supports the use of TMT reagents that are pre-aliquoted, dried, and stored for robust quantitative proteomics and metaproteomics in high throughput applications.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».