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Enregistrement W4403049836 · doi:10.1038/s41467-024-52844-y

Cell fixation improves performance of in situ crosslinking mass spectrometry while preserving cellular ultrastructure

2024· article· en· W4403049836 sur OpenAlexafffund
Andrew R. M. Michael, B.C. do Amaral, Kallie L. Ball, Kristen H. Eiriksson, David C. Schriemer

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIn situReagentChemistryFormaldehydeBiophysicsMass spectrometryInteractomeCellFixation (population genetics)MembraneBiochemistryChromatographyBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crosslinking mass spectrometry (XL-MS) has the potential to map the interactome of the cell with high resolution and depth of coverage. However, current in vivo XL-MS methods are hampered by crosslinkers that demonstrate low cell permeability and require long reaction times. Consequently, interactome sampling is not high and long incubation times can distort the cell, bringing into question the validity any protein interactions identified by the method. We address these issues with a fast formaldehyde-based fixation method applied prior to the introduction of secondary crosslinkers. Using human A549 cells and a range of reagents, we show that 4% formaldehyde fixation with membrane permeabilization preserves cellular ultrastructure and simultaneously improves reaction conditions for in situ XL-MS. Protein labeling yields can be increased even for nominally membrane-permeable reagents, and surprisingly, high-concentration formaldehyde does not compete with conventional amine-reactive crosslinking reagents. Prefixation with permeabilization uncouples cellular dynamics from crosslinker dynamics, enhancing control over crosslinking yield and permitting the use of any chemical crosslinker.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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