Practical Implementation of 2D HPLC Scheme with Accurate Peptide Retention Prediction in Both Dimensions for High-Throughput Bottom-Up Proteomics
Notice bibliographique
Résumé
We describe the practical implementation of a new RP (pH 10 - pH 2) 2D HPLC-ESI/MS scheme for large-scale bottom-up analysis in proteomics. When compared to the common SCX-RP approach, it provides a higher separation efficiency in the first dimension and increases the number of identified peptides/proteins. We also employed the methodology of our sequence-specific retention calculator (SSRCalc) and developed peptide retention prediction algorithms for both LC dimensions. A diverse set of approximately 10,000 tryptic peptides from the soluble protein fraction of whole NK-type cells gave retention time versus hydrophobicity correlations, with R (2) values of 0.95 for pH 10 and 0.945 for pH 2 (formic acid) separation modes. The superior separation efficiency and the ability to use retention prediction to filter out false-positive MS/MS identifications gives promise that this approach will be a method of choice for large-scale proteomics analyses in the future. Finally, the "semi-orthogonal" separation selectivity permits the concatenation of fractions in the first dimension of separation before the final LC-ESI MS step, effectively cutting the analysis time in half, while resulting in a minimal reduction in protein identification.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».