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Detection of the Arabidopsis Proteome and Its Post-translational Modifications and the Nature of the Unobserved (Dark) Proteome in PeptideAtlas

蛋白质组 拟南芥 人类蛋白质组计划 翻译后修饰 计算生物学 生物 蛋白质组学 蛋白质检测 生物信息学 遗传学 基因 生物化学 纳米技术 突变体 材料科学
作者
Klaas J. van Wijk,Mark Leppert,Zhi Sun,Alyssa Kearly,Margaret Li,Luis Mendoza,Isabell Guzchenko,Erica Debley,Georgia Sauermann,Pratyush Routray,Sagunya Malhotra,Andrew Nelson,Qi Sun,Eric W. Deutsch
出处
期刊:Journal of Proteome Research [American Chemical Society]
卷期号:23 (1): 185-214 被引量:23
标识
DOI:10.1021/acs.jproteome.3c00536
摘要

This study describes a new release of the Arabidopsis thaliana PeptideAtlas proteomics resource (build 2023-10) providing protein sequence coverage, matched mass spectrometry (MS) spectra, selected post-translational modifications (PTMs), and metadata. 70 million MS/MS spectra were matched to the Araport11 annotation, identifying ∼0.6 million unique peptides and 18,267 proteins at the highest confidence level and 3396 lower confidence proteins, together representing 78.6% of the predicted proteome. Additional identified proteins not predicted in Araport11 should be considered for the next Arabidopsis genome annotation. This release identified 5198 phosphorylated proteins, 668 ubiquitinated proteins, 3050 N-terminally acetylated proteins, and 864 lysine-acetylated proteins and mapped their PTM sites. MS support was lacking for 21.4% (5896 proteins) of the predicted Araport11 proteome: the "dark" proteome. This dark proteome is highly enriched for E3 ligases, transcription factors, and for certain (e.g., CLE, IDA, PSY) but not other (e.g., THIONIN, CAP) signaling peptides families. A machine learning model trained on RNA expression data and protein properties predicts the probability that proteins will be detected. The model aids in discovery of proteins with short half-life (e.g., SIG1,3 and ERF-VII TFs) and for developing strategies to identify the missing proteins. PeptideAtlas is linked to TAIR, tracks in JBrowse, and several other community proteomics resources.

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