Establishing ion ratio thresholds based on absolute peak area for absolute protein quantification using protein cleavage isotope dilution mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative mass spectrometry has become central to the field of proteomics and metabolomics. Selected reaction monitoring is a widely used method for the absolute quantification of proteins and metabolites. This method renders high specificity using several product ions measured simultaneously. With growing interest in quantification of molecular species in complex biological samples, confident identification and quantitation has been of particular concern. A method to confirm purity or contamination of product ion spectra has become necessary for achieving accurate and precise quantification. Ion abundance ratio assessments were introduced to alleviate some of these issues. Ion abundance ratios are based on the consistent relative abundance (RA) of specific product ions with respect to the total abundance of all product ions. To date, no standardized method of implementing ion abundance ratios has been established. Thresholds by which product ion contamination is confirmed vary widely and are often arbitrary. This study sought to establish criteria by which the relative abundance of product ions can be evaluated in an absolute quantification experiment. These findings suggest that evaluation of the absolute ion abundance for any given transition is necessary in order to effectively implement RA thresholds. Overall, the variation of the RA value was observed to be relatively constant beyond an absolute threshold ion abundance. Finally, these RA values were observed to fluctuate significantly over a 3 year period, suggesting that these values should be assessed as close as possible to the time at which data is collected for quantification.
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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 | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».