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Enregistrement W4412188000 · doi:10.1002/pmic.70010

Optimizing Proximity Proteomics on the EvoSep‐timsTOF LC–MS System

2025· article· en· W4412188000 sur OpenAlexafffund
Julia Kitaygorodsky, Brendon Seale, Vesal Kasmaeifar, Reuben Samson, Zhen‐Yuan Lin, Martina Tersigni, Saya Sedighi, Cassandra J. Wong, Anne‐Claude Gingras

Notice bibliographique

RevuePROTEOMICS · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiotin and Related Studies
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of OntarioOntario GenomicsGenome Canada
Mots-clésBiotinylationStreptavidinBiotinProteomicsChromatographyMass spectrometryChemistryThroughputComputational biologyComputer scienceBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proximity-dependent biotinylation (BioID) is a powerful means of exploring the cellular environments in which proteins reside. Expressing a protein of interest (bait) fused to a biotin ligase and adding biotin induces the covalent biotinylation of proximal partners (preys), which are recovered on streptavidin beads and identified by MS. However, a major technical limitation of BioID is peptide carryover into subsequent MS runs. This is typically mitigated via lengthy intersample wash cycles, which lowers throughput considerably. The aim of this study was to optimize BioID sample acquisition using an EvoSep LC system coupled to a timsTOF mass spectrometer, which has higher throughput and sensitivity than our current system, with less carryover. Our efforts resulted in an ∼15-fold increase in throughput using the 60 samples-per-day gradient with better sensitivity, and identifying nearly double the proteins found by our previously standardized workflow. Significance scoring also revealed more sensitive detection of high-confidence proximal interactions (∼1.5-fold) for five well-characterized baits, validating the new experimental workflow. Importantly, carryover was extremely limited, even without intersample washing, and limited to abundant proteins that are easily filtered during data analyses. Without washing, the newly optimized method can process 60 samples per day, using half of the sample amount previously required. SUMMARY: Proximity-dependent biotinylation (PDB) coupled with MS is a powerful approach to characterize subcellular protein localization. However, the carry-over of peptides from the abundant proteins into subsequent MS runs is problematic. While this was previously mitigated by lengthy wash cycles of the chromatography column, this ultimately lowered throughput. The introduction of the EvoSep chromatography system and more sensitive MS instrumentation has enabled robust and fast analysis with lower sample amounts and minimal carry-over. To date, there has been no systematic evaluation of this EvoSep-timsTOF instrumentation for PDB, nor a direct comparison to a previously standardized workflow. This study compares the identifications between these acquisition setups, recommends sample loading and gradient settings for the EvoSep-timsTOF, and investigates the high-confidence proximal interactors identified. The results highlight the necessity of optimization of scoring approaches for PDB alongside faster MS methods to maximize recovery of known high-confidence proximal interactors. Importantly, the EvoSep-timsTOF system substantially increases the effective throughput of MS acquisition, as washing between samples could be eliminated without compromising the recovery of bona fide proximal interactors, likely due to both carry-over reduction from both the EvoSep chromatography system and the decreased sample load.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,602

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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