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Enregistrement W2093129640 · doi:10.1074/mcp.m112.023770

Platform Dependencies in Bottom-up Hydrogen/Deuterium Exchange Mass Spectrometry

2012· article· en· W2093129640 sur OpenAlexaff
Kyle M. Burns, Martial Rey, Charles A. Baker, David C. Schriemer

Notice bibliographique

RevueMolecular & Cellular Proteomics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass spectrometryDeuteriumHydrogen–deuterium exchangeChemistryHydrogenPhysicsChromatographyNuclear physicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogen-deuterium exchange mass spectrometry is an important method for protein structure-function analysis. The bottom-up approach uses protein digestion to localize deuteration to higher resolution, and the essential measurement involves centroid mass determinations on a very large set of peptides. In the course of evaluating systems for various projects, we established two (HDX-MS) platforms that consisted of a FT-MS and a high-resolution QTOF mass spectrometer, each with matched front-end fluidic systems. Digests of proteins spanning a 20-110 kDa range were deuterated to equilibrium, and figures-of-merit for a typical bottom-up (HDX-MS) experiment were compared for each platform. The Orbitrap Velos identified 64% more peptides than the 5600 QTOF, with a 42% overlap between the two systems, independent of protein size. Precision in deuterium measurements using the Orbitrap marginally exceeded that of the QTOF, depending on the Orbitrap resolution setting. However, the unique nature of FT-MS data generates situations where deuteration measurements can be inaccurate, because of destructive interference arising from mismatches in elemental mass defects. This is shown through the analysis of the peptides common to both platforms, where deuteration values can be as low as 35% of the expected values, depending on FT-MS resolution, peptide length and charge state. These findings are supported by simulations of Orbitrap transients, and highlight that caution should be exercised in deriving centroid mass values from FT transients that do not support baseline separation of the full isotopic composition.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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