Advantages of Incomplete Digestion in Human Hair Shaft Proteomics, a Focus on Cuticular Keratins
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Rationale The proteome of the hair shaft has been increasingly studied by mass spectrometry for sensitive, accurate, and comprehensive characterization of major hair proteins such as cuticular keratins for biomedical and forensic applications. As an external appendage of human skin, the shaft of scalp hair is formed by dead keratinized cells that are biologically and chemically stable. The extraction and digestion of hair shaft proteins have been bottlenecks in hair proteomics. Methods We present a straightforward and reliable sample preparation procedure using a commercial Precellys homogenizer in mild basic conditions. We further shortened the sample preparation procedure by implementing an overnight tryptic digestion for partial proteolysis instead of a 3‐day complete digestion. Results Using this method, we achieved over 75% protein extraction efficiency from the shaft of human scalp hair, and the limited proteolysis improved keratin sequence coverage. The robustness of our method was confirmed by high reproducibility, with R 2 values exceeding 0.95 in pairwise quantitative comparisons via spectra counting across different operators, processes, and laboratories. Conclusions We developed a facile and robust sample preparation strategy for human hair shafts. The improved sequence coverage in cuticular keratins by shortened and incomplete proteolysis is critical for the identification of genetically variant peptides in keratins.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».