Selected Ion Extraction of Peptides with Heavy Isotopes and Hydrogen Loss Reduces the Type II Error in Plasma Proteomics
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Naturally occurring peptides display a wide mass distribution after ionization due to the presence of heavy isotopes of C, H, N, O, and S and hydrogen loss. There is a crucial need for sensitive methods that collect as much information as possible about all plasma peptide forms. Statistical analysis of the delta mass distribution of peptide precursors from MS/MS spectra that were matched to 63,077 peptide sequences by X!TANDEM revealed Gaussian peaks representing heavy isotopes and hydrogen loss at integer delta mass values of −3, −2, −1, 0, +1, +2, +3, +4, and +5 Da. Human plasma samples were precipitated in acetonitrile, and the resulting proteins were collected over a quaternary amine resin, eluted with NaCl, digested with trypsin, and analyzed by nano liquid chromatography–electrospray ionization–tandem mass spectrometry (LC-ESI-MS/MS) with an orbital ion trap (OIT). Fragment spectra (MS/MS) generated from the OIT data were fit to human fully tryptic peptides by X!TANDEM, which led to the identification of 3,888 protein gene symbols represented by three or more peptides ( n ≥ 3). The peptide counts to plasma proteins from experimental MS/MS spectra were corrected against 29 blank LC-ESI-MS/MS spectra and 30 million random MS/MS control spectra to yield 2,784 true positive proteins ( n ≥ 3; q ≤ 0.01). Peptides identified by fragmenting ions with Gaussian heavy isotopes and hydrogen loss that were matched to known plasma proteins, such as albumin (ALB), were shown to be true positives and agreed with the peptide sequences identified in the monoisotopic peak. Accepting the ions from the monoisotopic peak alone (±0.1 Da) yielded only 382 plasma proteins ( n ≥ 3; type I error q ≤ 0.01; type II error ∼86%). In contrast, accepting all ions within ±0.1 Da around the hydrogen loss, monoisotopic, and heavy isotopic peaks led to the identification of 963 proteins ( n ≥ 3; q ≤ 0.01; type II error ∼60%). Using the power of the OIT to resolve the Gaussian peaks from heavy isotopes and hydrogen loss resulted in the identification of three times more proteins with high confidence and a much lower type II error than analyzing peptides from the monoisotopic peak alone. The resolving power of the OIT may be exploited to increase observation frequencies and provide greater proteomic coverage and statistical power in comparative proteomics studies.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».