A micro-flow, high-pH, reversed-phase peptide fractionation and collection system for targeted and in-depth proteomics of low-abundance proteins in limiting samples
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Notice bibliographique
Résumé
We present a method and a simple system for high-pH RP-LC peptide fractionation of small sample amounts (30-60 µg), at micro-flow rates with micro-liter fraction collection using ammonium bicarbonate as an optimized buffer for system stability and robustness. The method is applicable to targeted mass spectrometry approaches and to in-depth proteomic studies where the amount of sample is limited. Using targeted proteomics with peptide standards, we present the method's analytical parameters, and potential in increasing the detection of low-abundance proteins that are difficult to quantify with direct targeted or global LC-MS analyses. This fractionation system increased peptide signals by up to 18-fold, while maintaining high quantitative precision, with high fractionation reproducibility across varied sample sets. In real applications, it increased the detection of targeted endogenous peptides by two-fold in a 25 cell-cycle-control protein panel, and in-depth MS analyses of nuclear extracts, it allowed the detection of up to 8,896 proteins with 138,417 peptides in 24-concatenated fractions compared to 3,344 proteins with 23,093 peptides without fractionation. In a relevant biological problem of CDK4/6-inhibitors and breast cancer, the method reproduced known information and revealed novel insights, highlighting that it can be successfully applied in studies involving low-abundance proteins and limited samples. •Tested nine high-pH buffer/solvent systems to obtain a robust, effective, and reproducible micro-flow fractionation method which was devoid of commonly encountered LC clogging/pressure issues after months of use.•Peptide enrichment method to improve detection and quantitation of low-abundance proteins in targeted and in-depth proteomic studies.•Can be applied to diverse protein samples where the available amount is limited.
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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) | 0,000 | 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 découle