Optimization and Modeling of Quadrupole Orbitrap Parameters for Sensitive Analysis toward Single-Cell Proteomics
Notice bibliographique
Résumé
Single-cell proteomics represents a field of extremely sensitive proteomic analysis, owing to the minute amount of yet complex proteins in a single cell. Without amplification potential as of nucleic acids, single-cell mass spectrometry (MS) analysis demands special instrumentation running with optimized parameters to maximize the sensitivity and throughput for comprehensive proteomic discovery. To facilitate such analysis, we here investigated two factors critical to peptide sequencing and protein detection in shotgun proteomics, i.e. precursor ion isolation window (IW) and maximum precursor ion injection time (ITmax), on an ultrahigh-field quadrupole Orbitrap (Q-Exactive HF). Counterintuitive to the frequently used proteomic parameters for bulk samples (>100 ng), our experimental data and subsequent modeling suggested a universally optimal IW of 4.0 Th for sample quantity ranging from 100 ng to 1 ng, and a sample-quantity dependent ITmax of more than 250 ms for 1-ng samples. Compared with the benchmark condition of IW = 2.0 Th and ITmax = 50 ms, our optimization generated up to 300% increase to the detected protein groups for 1-ng samples. The additionally identified proteins allowed deeper penetration of proteome for better revealing crucial cellular functions such as signaling and cell adhesion. We hope this effort can prompt single-cell and trace proteomic analysis and enable a rational selection of MS parameters.
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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) | 0,000 | 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 ».