Charge state separation for protein applications using a quadrupole time‐of‐flight mass spectrometer
Notice bibliographique
Résumé
A novel method for separating ions according to their charge state using a quadrupole time-of-flight mass spectrometer is presented. The benefits of charge state separation are particularly apparent in protein identification applications at low femtomole concentration levels, where in conventional TOF MS spectra peptide ions are often lost in a sea of chemical noise. When doubly and triply charged tryptic peptide ions need to be filtered from singly charged background ions, the latter are suppressed by two to three orders of magnitude, while from 10-50% of multiply charged ions remain. The suppression of chemical noise reduces the need for chromatography and can make this experimental approach the electrospray equivalent of conventional MALDI peptide maps. If unambiguous identification cannot be achieved, MS/MS experiments are performed on the precursor ions identified through charge separation, while the previously described Q2-trapping duty cycle enhancement is tuned for approximately 1.4 of the precursor m/z to enhance intensities of ions with m/z values above that of the precursor. The resulting product ion spectra contain few fragments of impurities and provide quick and unambiguous identification through database search. The multiple charge separation technique requires minimal tuning and may become a useful tool for analysis of complex mixtures.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».