Neuropeptidomics: Comparison of parallel reaction monitoring and data‐independent acquisition for the analysis of neuropeptides using high‐resolution mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Targeted peptide quantitation by mass spectrometry is a rapidly emerging field. Traditionally it relied on the development and validation of multiple reaction monitoring assays that could comply with a high level of sensitivity, specificity, accuracy and reproducibility in complex biological samples. However, with the introduction of high‐resolution mass spectrometers, other acquisition modes could provide more comprehensive datasets for identification and quantification but also for in‐depth data mining. The objective of this study was to evaluate two analytical approaches, parallel‐reaction monitoring (PRM) and data‐independent analysis (DIA) using a hybrid Quadrupole–Orbitrap mass spectrometer for the quantification of neuropeptides in animal spinal cord tissues. Mouse spinal cord tissues were harvested, homogenized and neuropeptides extracted using a C18 solid‐phase extraction protocol. Chromatography was achieved using a Thermo Biobasic C8 100 × 1 mm (5 μm) column. The initial mobile phase conditions consisted of acetonitrile and water (both containing 0.1% of formic acid) at a ratio of 5:95. An 11 min linear gradient was applied up to a ratio of 50:50 and maintained for 3 min. The flow rate was fixed at 75 μL/min and 2 μL of sample was injected. Mass spectrometry analyses were performed using a Thermo Q Exactive Plus MS using PRM and DIA approaches. Quantitative data using an isotopic dilution and a label‐free strategy were obtained for both methods and statistically compared. Using both approaches, we were able to clearly detect endogenous neuropeptides. However, with DIA, mass spectra alone could not distinguish Leu‐Enk and Met‐Enk. We used a Bland–Altman plot (Difference plot) to analyze the agreement between both approaches and no systematic bias was observed. Further statistical analyses, including variance analysis, showed more variability in DIA compared with PRM mode. Further analyses were performed using a label‐free approach and confirmed an increase of the variance using a DIA approach.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».