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Enregistrement W4409040575 · doi:10.1021/acs.analchem.5c00429

Examining Instrumental Factors Influencing the Performance of Data-Independent Acquisition Methods in Hydrogen/Deuterium Exchange Mass Spectrometry

2025· article· en· W4409040575 sur OpenAlexafffund
František Filandr, Morgan Hepburn, Vladimir Sarpe, D. Alex Crowder, Maryam Hassannia, Stephen J. Coales, Yuqi Shi, Rosa Viner, Martín A. Rossotti, Joey Sheff, Jamshid Tanha, David C. Schriemer

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of OttawaNational Research Council CanadaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryMass spectrometryDeuteriumHydrogen–deuterium exchangeHydrogenChromatographyAnalytical Chemistry (journal)Organic chemistryNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogen/deuterium exchange mass spectrometry (HX-MS) is a method used to study solution-phase protein structure and dynamics. Despite its many applications, HX-MS is limited in throughput because manual data analysis is still the norm. We previously developed HX-MS 2 technology to add a second dimension of deuteration data and promote automated data processing. Data-independent acquisition (DIA) techniques enable this approach, but we require optimized methods for best performance. Using an Orbitrap Eclipse for illustration, we show that ion optics and collision energy settings typical of a proteomics DIA experiment generate maximal peptide retrieval from the DIA library. As few as three MS 2 sequence ions are sufficient to generate a deuteration measurement with a precision that exceeds what is possible in traditional HX-MS. DIA window sizes are based on the chromatographic resolution of the method. An inter-scan window offset method is the recommended default configuration for most HX-DIA applications but an intra-scan overlap method can be tuned for highest performance and is recommended when maximum peptide retrieval is desired. We demonstrate the robustness of one HX-MS 2 configuration (consisting of Trajan HDX automation technology, an Orbitrap Eclipse mass spectrometer and AutoHX software) on an extensive time-course analysis of phosphorylase B and an epitope analysis of single-domain antibodies (V H Hs, nanobodies) specific to the receptor binding domain of SARS-CoV-2 spike protein.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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