Evaluating the Characteristics of Reporter Ion Signal Acquired in the Orbitrap Analyzer for Isobaric Mass Tag Proteome Quantification Experiments
Notice bibliographique
Résumé
Multiplexed quantification with isobaric chemical tags (e.g., TMT, iTRAQ) provides a robust and efficient means to comparatively examine proteome dynamics between several biological states using a mass spectrometer (MS). The quantitative nature of isobaric tags necessitates strict validation of the observed ion signals in the chosen MS detector before differential patterns are extracted between biological states. We present an in-depth analysis of isobaric tag data acquired on current generation Orbitrap MS hardware to illustrate pitfalls in acquisition settings that can negatively impact results. We establish, for the first time, the presence of a notch, a region of no observed values, in the reporter ion distributions from isobaric-labeled peptide mixtures acquired on these instruments. We determine that this notch is present in published data across a wide range of instruments of the same or different type and is isolated to the Orbitrap mass analyzer. We demonstrate that the impact of the notch can be minimized using manipulations of Orbitrap scan parameters and on-column injection amounts. Lastly, using a mixture of synthetic standard peptides we investigated the impact on identification rates and quantification precision. Together, these data highlight an important phenomenon that negatively impacts peptide identification and quantification in the Orbitrap analyzer as well as outlining guidelines to follow to ensure minimization of MS-induced artifacts in isobaric tag experiments resulting from the notch.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».