Peak-tracking algorithm for use in comprehensive two-dimensional liquid chromatography – Application to monoclonal-antibody peptides
Notice bibliographique
Résumé
A peak-tracking algorithm was developed for use in comprehensive two-dimensional liquid chromatography coupled to mass spectrometry. Chromatographic peaks were tracked across two different chromatograms, utilizing the available spectral information, the statistical moments of the peaks and the relative retention times in both dimensions. The algorithm consists of three branches. In the pre-processing branch, system peaks are removed based on mass spectra compared to low intensity regions and search windows are applied, relative to the retention times in each dimension, to reduce the required computational power by elimination unlikely pairs. In the comparison branch, similarity between the spectral information and statistical moments of peaks within the search windows is calculated. Lastly, in the evaluation branch extracted-ion-current chromatograms are utilized to assess the validity of the pairing results. The algorithm was applied to peptide retention data recorded under varying chromatographic conditions for use in retention modelling as part of method optimization tools. Moreover, the algorithm was applied to complex peptide mixtures obtained from enzymatic digestion of monoclonal antibodies. The algorithm yielded no false positives. However, due to limitations in the peak-detection algorithm, cross-pairing within the same peaks occurred and six trace compounds remained falsely unpaired.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».