Click-linking: a cell-compatible protein crosslinking method based on click chemistry
Notice bibliographique
Résumé
Crosslinking mass spectrometry (XL-MS) has the potential to map the human interactome at high resolution and with high fidelity, replacing indirect, error-prone sampling methods such as affinity pulldown MS. However, the sampling depth of XL-MS remains stubbornly low. We present a crosslinking strategy that splits the crosslinking reaction into two sequential and orthogonal coupling events. The method involves pre-stabilizing the spatial proteome with a fixation protocol inspired by immunofluorescence imaging, followed by a stepwise process that begins with extensively labeling surface-accessible lysines in the cell with N-hydroxysuccinimide (NHS)-modified click reagents. We show that a subsequent copper-catalyzed azide-alkyne cycloaddition (CuAAC) reaction of the installed precursors generates crosslinks at levels approaching 30% of the total signal, as demonstrated by a subtractive approach. The method generates no detectable side reactions or obvious distortions of the spatial proteome. Protein-protein interactions (PPIs) are detected at levels approximately 20 times higher than a conventional DSS-based method, outperforming even enrichable crosslinkers. Crosslinking mass spectrometry offers direct PPI mapping but suffers from low yields. Here, the authors develop a two-step click-linking strategy that improves crosslinking efficiency and interactome coverage in fixed cells, outperforming conventional methods.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».