Enhanced Sensitivity in Proteomics Experiments Using FAIMS Coupled with a Hybrid Linear Ion Trap/Orbitrap Mass Spectrometer
Notice bibliographique
Résumé
We describe the use and application of high-field asymmetric waveform ion mobility spectrometry combined with nanoscale liquid chromatography mass spectrometry (nanoLC-FAIMS-MS) to improve the sensitivity and dynamic range of proteomics analyses on a hybrid LTQ-Orbitrap mass spectrometer. The ability of FAIMS to enrich multiply protonated peptides against background ions confers a marked advantage in proteomics analyses by decreasing the limits of detection to facilitate the identification of low-abundance peptide ions. These multiply charged ions are recorded into separate acquisition channels to enhance the overall population of detectable peptide ions from a single analysis. NanoLC-FAIMS-MS experiments performed on peptides spiked into complex proteins digests provided more than 10-fold improvement in limits of detection compared to conventional nanoelectrospray mass spectrometry. This enhancement of sensitivity is reflected by a 55% increase in the number of assigned MS/MS spectra contributing to an overall improvement in protein identification and sequence coverage. The application of FAIMS in label-free quantitative proteomics is demonstrated for the identification of differentially abundant proteins from human U937 monocytic cells exposed to phorbol ester.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».