Generation of accurate peptide retention data for targeted and data independent quantitative LC‐MS analysis: Chromatographic lessons in proteomics
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of data-independent quantitative LC-MS/MS analysis protocols further highlights the importance of high-quality reproducible chromatographic procedures. Knowing, controlling and being able to predict the effect of multiple factors that alter peptide RP-HPLC separation selectivity is critical for successful data collection for the construction of ion libraries. Proteomic researchers have often regarded RP-HPLC as a "black box", while vast amount of research on peptide separation is readily available. In addition to obvious parameters, such as the type of ion-pairing modifier, stationary phase and column temperature, we describe the "mysterious" effects of gradient slope, column size and flow rate on peptide separation selectivity. Retention time variations due to these parameters are governed by the linear solvent strength (LSS) theory on a peptide level by the value of its slope S in the basic LSS equation-a parameter that can be accurately predicted. Thus, the application of shallower gradients, higher flow rates, or smaller columns will each increases the relative retention of peptides with higher S-values (long species with multiple positively charged groups). Simultaneous changes to these parameters that each drive shifts in separation selectivity in the same direction should be avoided. The unification of terminology represents another pressing issue in this field of applied proteomics that should be addressed to facilitate further progress.
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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 | 0,015 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».