Efficient, Zero Scrambling Fragmentation of Deuterium Labeled Peptides on the ZenoToF 7600 Electron Activated Dissociation Platform
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen-deuterium exchange (HDX) mass spectrometry (MS) has become an increasingly important tool in protein research, with large-scale applications in biopharmaceutical development and manufacturing. One of the limitations of classical bottom-up HDX is that it usually provides a "peptide-averaged" picture of structure and dynamics, rather than site-specific (i.e., individual amino acid-level) information. A major challenge for site-specific HDX-MS analyses has been that classical fragmentation techniques such as CAD invariably cause random redistribution of the deuterium labels across the peptide backbone, known as deuterium scrambling. Several groups have demonstrated that this problem can be overcome using nonergodic fragmentation and "cool" ion flight conditions. A major hurdle to widespread adoption of this approach, however, is that the exceedingly low fragmentation efficiency of electron capture dissociation (ECD) combined with the lower transmission efficiency of "cool" ion flight conditions impose a very strong attenuation on sensitivity, to the point where this method becomes impractical for many "real-world" applications. Here, we introduce a workflow and instrument conditions on the Sciex 7600 ZenoToF electron activated dissociation (EAD) platform that allow for zero scrambling ECD fragmentation with limited (and in some cases no) sensitivity loss. We expect that this workflow will be ideal for broadly applicable, site-specific HDX-MS analyses using a middle-down workflow.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».