ProSight Native: Defining Protein Complex Composition from Native Top-Down Mass Spectrometry Data
Notice bibliographique
Résumé
Native mass spectrometry has recently moved alongside traditional structural biology techniques in its ability to provide clear insights into the composition of protein complexes. However, to date, limited software tools are available for the comprehensive analysis of native mass spectrometry data on protein complexes, particularly for experiments aimed at elucidating the composition of an intact protein complex. Here, we introduce ProSight Native as a start-to-finish informatics platform for analyzing native protein and protein complex data. Combining mass determination via spectral deconvolution with a top-down database search and stoichiometry calculations, ProSight Native can determine the complete composition of protein complexes. To demonstrate its features, we used ProSight Native to successfully determine the composition of the homotetrameric membrane complex Aquaporin Z. We also revisited previously published spectra and were able to decipher the composition of a heterodimer complex bound with two noncovalently associated ligands. In addition to determining complex composition, we developed new tools in the software for validating native mass spectrometry fragment ions and mapping top-down fragmentation data onto three-dimensional protein structures. Taken together, ProSight Native will reduce the informatics burden on the growing field of native mass spectrometry, enabling the technology to further its reach.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».