Amino acid analysis for peptide quantitation using reversed-phase liquid chromatography combined with multiple reaction monitoring mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Amino acid analysis (AAA) can be used for absolute quantitation of standard peptides after acid hydrolysis using 6 M HCl. Obtained individual amino acids can then be quantified by liquid chromatography-mass spectrometry (LC–MS). Achieving baseline separation of non-derivatized amino acids is challenging when reversed-phase (RP) chromatography is used. Several derivatization methods are commonly utilized to address this issue; however, derivatization has several drawbacks, such as derivative instability and lack of reproducibility. Currently, separation of non-derivatized amino acids is typically done using HILIC, but HILIC has problems of poor reproducibility and long column equilibration times. We developed a method to quantify non-derivatized amino acids, including methionine and cysteine, from peptide hydrolysates by RP-LC-MS without special pre-treatment of the samples. Samples were spiked with certified isotopically labeled ( 13 C- and/or 15 N-) amino acids as internal standards. The amino acids released from acid hydrolysis were then analyzed by RP-UPLC-MRM-MS and quantified using the analyte/internal standard chromatographic peak area ratios. Peptide quantitation was based on the sum of the individual amino acid concentrations from the known peptide sequences. The resulting method did not require derivatization, used standard C18-based reversed-phase liquid chromatography, did not require external calibration, was robust, and was able to quantify all 17 amino acids for which we had internal standards, including the sulfur-containing amino acids, cysteine and methionine, in their respective oxidized forms. This simple and robust method enabled the absolute quantitation of standard peptides using only acid hydrolysis and a standard RP-UPLC-MRM-MS setup. Graphical Abstract
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 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 | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».