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Enregistrement W3005901855 · doi:10.1074/mcp.tir119.001906

A Compact Quadrupole-Orbitrap Mass Spectrometer with FAIMS Interface Improves Proteome Coverage in Short LC Gradients

2020· article· en· W3005901855 sur OpenAlexaff
Dorte B. Bekker‐Jensen, Ana Martínez‐Val, Sophia Steigerwald, Patrick Rüther, Kyle L. Fort, Tabiwang N. Arrey, A. Harder, Alexander Makarov, Jesper V. Olsen

Notice bibliographique

RevueMolecular & Cellular Proteomics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensThermo Fisher Scientific (Canada)
Organismes subventionnairesNovo NordiskEuropean Commission
Mots-clésOrbitrapMass spectrometryChemistryIon-mobility spectrometryChromatographyProteomeAnalytical Chemistry (journal)Hybrid mass spectrometerTriple quadrupole mass spectrometerSpectrometerTandem mass spectrometrySelected reaction monitoringBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

State-of-the-art proteomics-grade mass spectrometers can measure peptide precursors and their fragments with ppm mass accuracy at sequencing speeds of tens of peptides per second with attomolar sensitivity. Here we describe a compact and robust quadrupole-orbitrap mass spectrometer equipped with a front-end High Field Asymmetric Waveform Ion Mobility Spectrometry (FAIMS) Interface. The performance of the Orbitrap Exploris 480 mass spectrometer is evaluated in data-dependent acquisition (DDA) and data-independent acquisition (DIA) modes in combination with FAIMS. We demonstrate that different compensation voltages (CVs) for FAIMS are optimal for DDA and DIA, respectively. Combining DIA with FAIMS using single CVs, the instrument surpasses 2500 peptides identified per minute. This enables quantification of >5000 proteins with short online LC gradients delivered by the Evosep One LC system allowing acquisition of 60 samples per day. The raw sensitivity of the instrument is evaluated by analyzing 5 ng of a HeLa digest from which >1000 proteins were reproducibly identified with 5 min LC gradients using DIA-FAIMS. To demonstrate the versatility of the instrument, we recorded an organ-wide map of proteome expression across 12 rat tissues quantified by tandem mass tags and label-free quantification using DIA with FAIMS to a depth of >10,000 proteins.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations463
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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