Analyses of PCSK9 Post-translational Modifications Using Time-of-Flight Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Post-translational modification(s) can affect a protein's function - changing its half-life/stability, its protein-protein interactions, biological activity and/or sub-cellular localization. Following translation, a protein can be modified in several ways, including (i) disulfide bridge formation, (ii) chemical conversion of its constituent amino acids (for instance, glutamine can undergo deamidation to glutamic acid), (iii) sulfation, phosphorylation, de/acetylation, and glycosylation (to name a few), (iv) addition of other proteins as occurs during sumoylation and ubiquitination, and (v) proteolytic cleavage(s). There are several techniques available to identify and monitor post-translational modifications of proteins and peptides including mass spectrometry, two-dimensional sodium dodecyl sulfate polyacrylamide electrophoresis (2D-SDS-PAGE), radiolabeling, and immunoblotting. Ciphergen's surface-enhanced laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometer (SELDI-TOF-MS) has been used successfully for protein/peptide profiling in disease states and for the detection of protein/peptide biomarkers (1-4). In this chapter, the secreted proprotein convertase subtilisin/kexin 9 (PCSK9), which we study in our lab, is used to demonstrate coupling of immunoprecipitation with Ciphergen's time-of-flight mass spectrometer and its ProteinChip software to detect and analyze the common post-translational modifications of phosphorylation and glycosylation. The following topics are covered (1): preparation of cell extracts/samples/spent media (2), processing of samples by immunoprecipitation including optimization of conditions and (3) data acquisition by mass spectrometry and its subsequent analyses.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».