Multi-laboratory assessment of reproducibility, qualitative and quantitative performance of SWATH-mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative proteomics employing mass spectrometry is an indispensable tool in life science research. Targeted proteomics has emerged as a powerful approach for reproducible quantification but is limited in the number of proteins quantified. SWATH-mass spectrometry consists of data-independent acquisition and a targeted data analysis strategy that aims to maintain the favorable quantitative characteristics (accuracy, sensitivity, and selectivity) of targeted proteomics at large scale. While previous SWATH-mass spectrometry studies have shown high intra-lab reproducibility, this has not been evaluated between labs. In this multi-laboratory evaluation study including 11 sites worldwide, we demonstrate that using SWATH-mass spectrometry data acquisition we can consistently detect and reproducibly quantify >4000 proteins from HEK293 cells. Using synthetic peptide dilution series, we show that the sensitivity, dynamic range and reproducibility established with SWATH-mass spectrometry are uniformly achieved. This study demonstrates that the acquisition of reproducible quantitative proteomics data by multiple labs is achievable, and broadly serves to increase confidence in SWATH-mass spectrometry data acquisition as a reproducible method for large-scale protein quantification.SWATH-mass spectrometry consists of a data-independent acquisition and a targeted data analysis strategy that aims to maintain the favorable quantitative characteristics on the scale of thousands of proteins. Here, using data generated by eleven groups worldwide, the authors show that SWATH-MS is capable of generating highly reproducible data across different laboratories.
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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 | 0,040 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».