Liquid Chromatographic and Mass Spectrometric Methods for Quantitative Proteomic Analysis from Single-Cell and Nanogram-Level Samples
Notice bibliographique
Résumé
Liquid chromatography (LC) and mass spectrometry (MS) are two critical components in proteomics. Advances in methods for both LC and MS have significantly enhanced protein identification and quantifications of limited amounts of proteins, particularly at the picogram-to-nanogram level of proteins. In this study, we explored various LC conditions and MS platforms to optimize protein identification and quantification using data-independent acquisition (DIA). Our investigation focused on evaluating the sensitivity for protein identification, reproducibility of quantification, and robustness across multiple models, specifically focused on analyzing proteins at pico- to nanogram levels, with an emphasis on single-cell proteomics. We further applied our approach for the proteomic analysis of HeLa single cells. Overall, we identified and quantified over 6300 proteins at the single-cell level amount of peptides with a coefficient of variation (CV) of less than 20%, and detected up to 5000 proteins from isolated single HeLa cell samples. Finally, we analyzed docetaxel-treated and nontreated PC3 cells to reveal proteome changes at the single-cell level. This study provides a comprehensive technical evaluation for LC-MS methods in protein identification and quantification for analytical applications involving single-cell proteomics from the picogram to nanogram level of proteins.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».