Membrane Protease Degradomics: Proteomic Identification and Quantification of Cell Surface Protease Substrates
Notice bibliographique
Résumé
The modification of cell surface proteins by plasma membrane and soluble proteases is important for physiological and pathological processes. Methods to identify shed and soluble substrates are crucial to further define the substrate repertoire, termed the substrate degradome, of individual proteases. Identifying protease substrates is essential to elucidate protease function and involvement in different homeostatic and disease pathways. This characterisation is also crucial for drug target identification and validation, which would then allow the rational design of specific targeted inhibitors for therapeutic intervention. We describe two methods for identifying and quantifying shed cell surface protease targets in cultured cells utilising Isotope-Coded Affinity Tags (ICAT) and Isobaric Tags for Relative and Absolute Quantification (iTRAQ). As a model system to develop these techniques, we chose a cell-membrane expressed matrix metalloproteinase, MMP-14, but the concepts can be applied to proteases of other classes. By over-expression, or conversely inhibition, of a particular protease with careful selection of control conditions (e.g. vector or inactive protease) and differential labelling, shed proteins can be identified and quantified by mass spectrometry (MS), MS/MS fragmentation and database searching.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».