Comparative Analysis of Protein Extraction Protocols for Olive Leaf Proteomics: Insights into Differential Protein Abundance and Isoelectric Point Distribution
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Plant proteomics studies face two major challenges: limited databases due to the need for sequenced genomes and the difficulty in obtaining high-quality protein extracts. Olive ( Olea europaea ), a key species in Mediterranean flora known for its rich biochemical content, presents additional complexity due to its lipidic structure and high levels of inhibitory compounds that hinder protein extraction. Consequently, various studies have focused on optimizing the protein extraction methods for olives. While different extraction protocols exist for leaf proteome analysis, their compatibility with LC–MS/MS has been scarcely studied. This work was carried out to compare three protein extraction protocols for LC–MS/MS analysis using olive ( O. europaea L) leaf tissue. Denaturing SDS (Method A), physiological CHAPS (Method B), and phenolic TCA/acetone (Method C) were evaluated with LC–MS/MS data. The quantitative comparisons of the three extraction methods revealed that Protocol A gave the greatest yields. According to the results obtained, Protocol A uniquely identified 77 proteins, Protocol B identified 10 unique proteins, and Protocol C identified 19 unique proteins. Similarly, the peptide sequence analysis showed that Protocol A uniquely identified 208 peptide sequences, Protocol B identified 29, and Protocol C identified 36. Moreover, reversed-phase high-performance liquid chromatography (RP-HPLC) results suggest that Method A may be more efficient in removing and retaining hydrophobic proteins. Overall, Protocol A demonstrated greater sensitivity, efficiency, and reproducibility in LC–MS/MS analysis.
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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 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle