SWATH‐ID: An instrument method which combines identification and quantification in a single analysis
Notice bibliographique
Résumé
-MS, are showing great potential to reliably quantify significant numbers of peptides and proteins in an unbiased manner. These developments have enhanced interest in developing a single DIA method that integrates qualitative and quantitative analysis, eliminating the need of a prebuilt library of peptide spectra, which are created through data-dependent acquisition methods or from public repositories. Here, we introduce a new DIA approach, referred to as "SWATH-ID," which was developed to allow peptide identification as well as quantitation. The SWATH-ID method is composed of small Q1 windows, achieving better selectivity and thus significantly improving high-confidence peptide extractions from data files. Furthermore, the SWATH-ID approach transmits precursor ions without fragmentation as well as their fragments within the same SWATH acquisition period. This provides a single scan that includes all precursor ions within the isolation window as well as a record of all of their fragment ions, substantially negating the need for a survey scan. In this way all precursors present in a small Q1 window are associated with their fragment ions, improving the identification specificity and providing a more comprehensive and in-depth view of protein and peptide species in complex samples.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».