Comparative Evaluation of Solid-Phase and Membrane Mimetic Strategies in Membrane Proteome Coverage and Disease-State Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Membrane proteins (MPs) are vital to cellular signaling, metabolism, and disease pathology, yet remain underrepresented in proteomics. To address this, several independent workflows have been developed to enable the profiling of the membrane proteome, however the relative advantages and limitations of each method remain poorly defined. Here, we systematically compare four classical solid-phase membrane proteomic workflows (SP3, SP4, FASP, S-Trap) and three membrane mimetic strategies (Peptidisc, nanodisc, and SMALP copolymer) for mass spectrometry-based membrane proteome profiling, using healthy (LFD) and obese (HFD) mouse liver tissue. We found that the solid-phase methods yield higher total protein identifications, while the membrane mimetic systems enrich MPs. SMALP copolymer displays intermediate characteristics between the solid-phase and membrane mimetic workflows. Peptidisc and nanodisc stand out for their enrichment of MPs, although Peptidisc shows better enrichment of plasma membrane integral MPs, particularly those with 11+ transmembrane segments. In the context of HFD-induced liver proteome remodeling, the Peptidisc workflow outperformed the other six methods by capturing the highest number of differentially expressed MPs and demonstrating the greatest accuracy in detecting MP-level dysregulation. Collectively, this comparative analysis highlights the trade-offs between depth of proteome coverage and MP enrichment across workflows, underscoring the importance of method selection based on total protein counts, MP enrichment, and the accurate detection of MP-level dysregulation. Highlights Systematic comparison of seven workflows for membrane proteomics Solid-phase methods enrich soluble proteins; mimetics enrich membrane proteins SMALP displays intermediate performance between other workflows Peptidisc captures the most dysregulated membrane proteins in diseased liver Peptidisc most accurate in detecting membrane protein dysregulation In Brief Statement This study presents a systematic comparison of seven proteomic workflows for membrane protein profiling. Solid-phase methods yield higher total protein identifications, whereas membrane mimetics enrich more membrane proteins. Among tested methods on the diseased mouse liver, Peptidisc captures more differentially expressed membrane proteins and demonstrates superior accuracy in detecting membrane protein-level dysregulation. These findings provide a practical framework for selecting proteomic strategies tailored to membrane protein enrichment and biological insight. Abstract Figure
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».