Detection of 25,000 molecules of Substance P by MALDI-TOF mass spectrometry and investigations into the fundamental limits of detection in MALDI
Notice bibliographique
Résumé
Mass spectrometric analysis of peptides with a total sample loading of several tens of thousands of molecules (i.e., low zeptomoles) is demonstrated. At this low level of sample loading, it becomes important to consider several very unique technical and fundamental aspects that are not obvious in compatible experiments with a higher amount of sample loading. We demonstrate that prudent matrix preparation allows analysis of peptides from solutions with picomolar concentrations in matrix-assisted laser desorption ionization (MALDI) mass spectrometry. Using microspot MALDI we demonstrate the introduction and detection of 25,000 molecules of Substance P in a time-of-flight mass spectrometer. A method based on probability theory is presented to estimate the minimum number of ions required for generating a statistically significant isotope peak pattern of peptide ions. It is found that the low boundary of ionization efficiency is 1–2% for Substance P. In addition, comparison of macro- and microspot sample deposition techniques for Substance P shows that under the experimental conditions used, a minimum of ∼5 analyte molecules per μm 2 are necessary to generate useful signals. Implications of these results on further mass spectrometric developments towards even more sensitive detection are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».