Compendium of Chromatographic Behavior of Post-translationally and Chemically Modified Peptides in Bottom-Up Proteomic Experiments
Notice bibliographique
Résumé
We have systematically evaluated the chromatographic behavior of post-translationally/chemically modified peptides using data spanning over 70 of the most relevant modifications. These retention properties were measured for standard bottom-up proteomic settings (fully porous C18 separation media, 0.1% formic acid as ion-pairing modifier) using collections of modified/nonmodified peptide pairs. These pairs were generated by spontaneous degradation, chemical or enzymatic treatment, analysis of synthetic peptides, or the cotranslational incorporation of noncanonical proline analogues. In addition, these measurements were validated using external data acquired for synthetic peptides and enzymatically induced citrullination. Working in units of hydrophobicity index (HI, % ACN) and evaluating the average retention shifts (Δ H I) represent the simplest approach to describe the effect of modifications from a didactic point of view. Plotting HI values for modified ( y -axis) vs nonmodified ( x -axis) counterparts generates unique slope and intercept values for each modification defined by the chemistry of the modifying moiety: its hydrophobicity, size, p K a of ionizable groups, and position of the altered residue. These composition-dependent correlations can be used for coarse incorporation of PTMs into models for prediction of peptide retention. More accurate predictions would require the development of specific sequence-dependent algorithms to predict Δ H I values.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».