Investigating Acquisition Performance on the Orbitrap Fusion When Using Tandem MS/MS/MS Scanning with Isobaric Tags
Notice bibliographique
Résumé
Methods for isobaric-tagged peptide analysis (e.g., TMT, iTRAQ), such as the synchronous precursor selection (SPS) tandem MS/MS/MS (MS 3 ) approach, enable maintenance of reporter ion accuracy and precision by reducing the ratio compression caused by coisolated precursor ions. However, the decreased throughput of the MS 3 approach necessitates careful optimization of acquisition strategies and methods to ensure maximal proteome coverage. We present a systematic analysis of acquisition parameters used to analyze isobaric-tagged peptide samples on current generation Orbitrap mass spectrometer (MS) hardware. In contrast with previously reported works, we demonstrate the limited utility of acquiring reporter ion data in the ion trap analyzer; ion trap acquisition had only a minimal increase in identification depth and reduced quantification precision. We establish that despite the significantly increased scan rate afforded through the use of higher energy collisional dissociation (HCD) in MS 3 -based ion trap isobaric tag analyses, the reduced quantification precision and reporter ion yields negate the potential benefits in proteome coverage. Lastly, using optimized parameter sets, we further demonstrate the limited utility of the ion trap detector versus the Orbitrap for reporter ion detection in an in-depth analysis of a complex proteome sample. Together, these data will serve as a valuable resource to researchers undertaking analysis on current generation Orbitrap instrumentation with isobaric tags.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».