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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».