No Substrate Left behind—Mining of Shotgun Proteomics Datasets Rescues Evidence of Proteolysis by SARS-CoV-2 3CLpro Main Protease
Notice bibliographique
Résumé
Proteolytic processing is the most ubiquitous post-translational modification and regulator of protein function. To identify protease substrates, and hence the function of proteases, terminomics workflows have been developed to enrich and detect proteolytically generated protein termini from mass spectrometry data. The mining of shotgun proteomics datasets for such 'neo'-termini, to increase the understanding of proteolytic processing, is an underutilized opportunity. However, to date, this approach has been hindered by the lack of software with sufficient speed to make searching for the relatively low numbers of protease-generated semi-tryptic peptides present in non-enriched samples viable. We reanalyzed published shotgun proteomics datasets for evidence of proteolytic processing in COVID-19 using the recently upgraded MSFragger/FragPipe software, which searches data with a speed that is an order of magnitude greater than many equivalent tools. The number of protein termini identified was higher than expected and constituted around half the number of termini detected by two different N-terminomics methods. We identified neo-N- and C-termini generated during SARS-CoV-2 infection that were indicative of proteolysis and were mediated by both viral and host proteases-a number of which had been recently validated by in vitro assays. Thus, re-analyzing existing shotgun proteomics data is a valuable adjunct for terminomics research that can be readily tapped (for example, in the next pandemic where data would be scarce) to increase the understanding of protease function and virus-host interactions, or other diverse biological processes.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».