Micro scale chromatography of human plasma proteins for nano LC-ESI-MS/MS
Notice bibliographique
Résumé
Organic precipitation of proteins with acetonitrile demonstrated complete protein recovery and improved chromatography of human plasma proteins. The separation of 25 μL of human plasma into 22 fractions on a QA SAX resin facilitated more effective protein discovery despite the limited sample size. Micro chromatography of plasma proteins over quaternary amine (QA) strong anion exchange (SAX) resins performed best, followed by diethylaminoethyl (DEAE), heparin (HEP), carboxymethyl cellulose (CMC), and propyl sulfate (PS) resins. Two independent statistical methods, Monte Carlo comparison with random MS/MS spectra and the rigorous X!TANDEM goodness of fit algorithm protein p-values corrected to false discovery rate q -values ( q ≤ 0.01) agreed on at least 12,000 plasma proteins, each represented by at least three fully tryptic corrected peptide observations. There was qualitative agreement on 9393 protein/gene symbols between the linear quadrupole versus orbital ion trap but also quantitative agreement with a highly significant linear regression relationship between log observation frequency (F value 4,173, p-value 2.2e-16) . The use of a QA resin showed nearly perfect replication of all the proteins that were also found using DEAE-, HEP-, CMC-, and P S-based chromatographic methods combined and together estimated the size of the size of the plasma proteome as ≥12,000 gene symbols. • Precipitation of plasma required for excellent protein chromatography. • Comparison of plasma proteins for one-step versus step-wise chromatography. • Quaternary amine (ammonia) chromatography of plasma protein shows best results. • Combination of chromatographic methods yields large plasma proteome from X!TANDEM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».