Exploring How Workflow Variations in Denaturation-Based Assays Impact Global Protein–Protein Interaction Predictions
Notice bibliographique
Résumé
Protein denaturation-based assays, such as thermal proximity coaggregation (TPCA) and ion-based proteome-integrated solubility alteration (I-PISA), are powerful tools for characterizing global protein-protein interaction (PPI) networks. These workflows utilize different denaturation methods to probe PPIs, i.e., thermal- or ion-based. How denaturation differences influence PPI network mapping remained to be better understood. Here, we provide an experimental and computational characterization of the effect of the denaturation-based PPI assay on the observed PPI networks. We establish the value of both soluble and insoluble fractions in PPI prediction, determine the ability to minimize sample amount requirement, and assess different relative quantification methods during virus infection. Generating paired TPCA and I-PISA datasets, we define both overlapping sets of proteins and distinct PPI networks specifically captured by these methods. Assessing protein physical properties and subcellar localizations, we show that size, structural complexity, hydrophobicity, and localization influence PPI detection in a workflow-specific manner. We show that the insoluble fractions expand the detectable PPI landscape, underscoring their value in these workflows. Focusing on selected PPI networks (cytoskeletal and DNA repair), we observe the detection of distinct functional populations. Using influenza A infection as a model for cellular perturbation, we demonstrate that the integration of PPI predictions from soluble and insoluble workflows enhances the ability to build biologically informative and interconnected networks. Examining the effects of reducing starting material for TPCA assays, we find that PPI prediction quality remains robust when using a single well of a 96-well plate, a ∼500× reduction in sample input from usual workflows. Introducing simple workflow modifications, we show that label-free data-independent acquisition (DIA) TPCA yields performance comparable to the traditional tandem mass tag (TMT) data-dependent acquisition (DDA) TPCA workflow. This work provides insights into denaturation-based assays, highlights the value of insoluble fractions, and offers practical improvements for enhancing global PPI network mapping.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».