Narrow window data-independent acquisition on the Orbitrap Astral Mass Spectrometer enables fast and deep coverage of the plasma glycoproteome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recently, a conceptually new mass analyzer was introduced by pairing a quadrupole Orbitrap mass spectrometer with an asymmetric track lossless (Astral ™ ) analyzer. This system provides >200-Hz MS/MS scanning speed, high resolving power and sensitivity, and low-ppm mass accuracy. This instrument allows a narrow-window data-independent (nDIA) strategy, improving sensitivity and reproducibility even when using very short LC gradients. Although this represents a new technical milestone in peptide-centric proteomics, this new system has not yet been evaluated for the analyses of very complex and clinically important proteomes, such as represented by the plasma glycoproteome. Here, we evaluated the Orbitrap Astral mass spectrometer for the analysis of the plasma glycoproteome, and pioneer a dedicated nDIA workflow, themed nGlycoDIA. With substantially adjusted parameters and varying collision energies, nGlycoDIA has clear benefits for plasma glycoproteomics. We tested our method both in glycopeptide enriched and crude plasma, leading to the identification of more than 3000 unique glycoPSMs from 181 glycoproteins, covering a dynamic range of 7 orders of magnitude in the enriched plasma sample in just 40 minutes. In addition, we detect for the first time several glycosylated cytokines that have a reported plasma concentration in the ng/L range. Furthermore, shortening the gradient to 10 min still allows the detection of almost 2500 unique glycoPSMs from enriched plasma, indicating that high-throughput indepth clinical plasma glycoproteomics may be within reach.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».