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Enregistrement W4385431527 · doi:10.1016/j.mex.2023.102306

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

2023· article· en· W4385431527 sur OpenAlexaff
Marta Zurawska, Mark Basik, Adriana Aguilar‐Mahecha, Michał Dadlez, Dominik Domański

Notice bibliographique

RevueMethodsX · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesInstitute of Biochemistry and Biophysics, University of TehranEuropean Regional Development FundFundacja na rzecz Nauki PolskiejEuropean Commission
Mots-clésFractionationChromatographyProteomeProteomicsPeptideChemistryAmmonium bicarbonateSample preparationBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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