On-chip\nEnrichment and Analysis of Peptide Subsets\nUsing a Maleimide-functionalized Fluorous Affinity Biochip and Nanostructure\nInitiator Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
A new\nnanostructure initiator mass spectrometry (NIMS) methodology\nis presented that uses the strategy of fluorous-phase immobilization\nand capture by a maleimide-functionalized affinity tag to selectively\nenrich peptide subsets containing cysteine residues. This surface-based\napproach allows complex protein digests to be analyzed. The proposed\nplatform makes use of a chemically unmodified porous silicon (pSi)-based\nNIMS chip. Unlike matrix-assisted laser desorption ionization (MALDI)\nmass spectrometry (MS), the approach described in this paper does\nnot require analytes to be incorporated or cocrystallized with an\ninitiator. The mass spectra generated by the approach in this work\nare characterized by low background noise and, therefore, high analyte\ndetection sensitivity. Experiments were also conducted that show the\npotential the approach described in this work has for generating simplified\nmass spectra for MS/MS analyses.
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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 | 0,004 |
| 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) | 0,040 | 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 ».