Enhanced Electrophoretic Depletion of Sodium Dodecyl Sulfate with Methanol for Membrane Proteome Analysis by Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Membrane proteins are underrepresented during proteome characterizations, primarily owing to their lower solubility. Sodium dodecyl sulfate (SDS) is favored to enhance protein solubility but interferes with downstream analysis by mass spectrometry. Here, we present an improved workflow for SDS depletion using transmembrane electrophoresis (TME) while retaining a higher recovery of membrane proteins. Though higher levels of organic solvent lower proteome solubility, we found that the inclusion of 40% methanol provided optimal solubility of membrane proteins, with 86% recovery relative to extraction with SDS. Incorporating 40% methanol during the electrophoretic depletion of SDS by TME also maximized membrane protein recovery. We further report that methanol accelerates the rate of detergent removal, allowing TME to deplete SDS below 100 ppm in under 3 min. This is attributed to a three-fold elevation in the critical micelle concentration (CMC) of SDS in the presence of methanol, combined with a reduction in the SDS to protein binding ratio in methanol (0.3 g SDS/g protein). MS analysis of membrane proteins isolated from the methanol-assisted workflow revealed enhanced proteome detection, particularly for proteins whose pI contributed a minimal net charge and therefore possessed reduced solubility in a purely aqueous solvent. This protocol presents a robust approach for the preparation of membrane proteins by maximizing their solubility in MS-compatible solvents, offering a tool to advance membrane proteome characterization.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».