Exploring the Benefits of Trimethylation Enhancement using Diazomthane (TrEnDi) in Mass Spectropmetry-Based Phosphoproteomics
Notice bibliographique
Résumé
This study provides a comprehensive investigation of TrEnDi for phosphopeptide analysis using mass spectrometry (MS).The goal is to broaden the scope of TrEnDi in phosphopeptide research, emphasizing its versatility and efficacy in peptide analysis.The initial phase involved applying TrEnDi to synthetic peptides, FLEEpXK (X= S, T or Y) and STEALMYCAR, to assess its impact on phosphate and sulfur-containing residues.Through iterative optimization, involving the synthesis of different phosphopeptides and LC-MS parameters, enhanced sensitivity and peptide retention were achieved.The successful application of TrEnDi to synthetic peptides prompted its evaluation on myoglobin and stathmin.TrEnDi-modified peptides demonstrated improved ionization efficiency, retention times, and sensitivity, confirming the successful derivatization.The study highlights future avenues, including exploring N-terminal phosphorylated residues, extending TrEnDi to diverse phosphoproteins, establishing a dedicated database, and integrating it with other methodologies.This research highlights TrEnDi's potential as a valuable tool for comprehensive phosphoproteomic analysis in conjunction with MS.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».