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Enregistrement W4405853299 · doi:10.22541/au.173535828.88117576/v1

Using MALDI-FTICR mass spectrometry to enhance ZooMS identifications of Pleistocene bone fragments showing variable collagen preservation

2024· preprint· en· W4405853299 sur OpenAlexaff
Pauline Raymond, Karen Ruebens, Fabrice Bray, Jean‐Christophe Castel, Eugène Morin, Foni Le Brun‐Ricalens, Jean‐Guillaume Bordes, Christian Rolando, Jean‐Jacques Hublin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueForensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass spectrometryChemistryFourier transform ion cyclotron resonanceComputational biologyChromatographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale Recent advances in high-throughput molecular analyses of collagen peptides, especially ZooMS (Zooarchaeology by Mass Spectrometry), have forced breakthroughs in the analysis of archaeological material that is highly fragmented, a factor that hinders morphological identification. Despite these advances, the challenge of successfully analysing archaeological samples with poorer collagen preservation persists. This paper examines the potential of two mass analysers, TOF ( Time of Flight ) and FTICR ( Fourier-transform ion cyclotron resonance ), and addresses how they can be used to optimise the ZooMS workflow. Methods Type 1 collagen (COL1) was extracted from 89 archaeological bones from the site of Le Piage (37-34 ka cal BP) in France. Three ZooMS extraction protocols were used, an acid-free buffer method (AmBic), offering rapid and less destructive analysis, and two methods of acid demineralisation (HCl and TFA) that provide higher peptide resolution. After analysing the specimens with MALDI-TOF and MALDI-FTICR, we used bottom-up and PRM ( Parallel Reaction Monitoring ) LC-MS/MS, and MALDI-CASI-FTICR ( Continuous Accumulation of Selected ions ) to verify 26 less secure identifications. Results Overall, 99 % of the samples could be identified to at least family level, with the rate of identification and precision varying by method. Despite challenges in detecting specific biomarkers with MALDI-FTICR—especially peptide A (COL1ɑ2 978–990), which tends to be unstable and poorly expressed—the high resolution of this method allowed the successful identification of more degraded specimens, including burnt bones. Conclusions Our work highlights the robustness of traditional MALDI-TOF ZooMS for retrieving collagen and for providing taxonomic identifications with low failure rates, features that are critical when processing large numbers of samples. MALDI-FTICR shows better potential for working with precious samples or degraded collagen. Further, this study advances the analytical detection of peptides by optimising the ZooMS workflow and by tailoring it to specific archaeological contexts, which often show variation in degree of preservation.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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