Pepsin Digestion for Proteomic Studies of the Human Hair Shaft
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Human hair shafts have received increased research interest owing to their easy accessibility and potential as a window for human health. Because the most abundant component in hair is protein, proteomics is a promising tool for studying the molecular composition of hair shafts. As one of the most sophisticated biomaterials, hair shafts also possess unique structures, particularly keratin intermediate filaments, posing challenges for proteomic sample processing. Previously, we discovered that incomplete trypsin proteolysis increased keratin sequence coverage but resulted in an abnormal stoichiometry between types I and II cuticular keratins (PMCID: 12130615). METHODS: In the present study, we explored the potential to re-examine the human hair proteome through pepsin proteolysis and evaluate whether the previously observed type II to type I keratin ratio was due to enzyme biases introduced particularly by trypsin digestion. RESULTS: After optimizing the pepsin digestion conditions, we not only confirmed that previous bias was indeed contributed by trypsin but also discovered that pepsin was more effective at identifying keratin-associated proteins, another main protein component than keratins in human hair shafts. CONCLUSIONS: Spectral counting on trypsin-based proteomics has been widely used to study the stoichiometry of protein complexes. For the first time, we confirmed a large bias caused by the trypsin enzyme in spectral counting. We further demonstrated that the use of pepsin can effectively correct such bias. In addition, we discovered that pepsin digestion can better identify keratin-associated proteins than trypsin proteolysis, which offers another effective tool for studying the hair proteome.
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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 | 0,001 | 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 découle