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Enregistrement W4415848183 · doi:10.1021/acs.analchem.5c04182

A Novel Ultrahigh-Resolution Y-Injection Multireflecting Time-of-Flight Mass Spectrometer for Bottom-Up Proteomics

2025· article· en· W4415848183 sur OpenAlexaff
A. Vorobyev, Vasily V. Makarov, Anatoly N. Verenchikov, Mark V. Ivanov, Mikhail V. Gorshkov

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensIONICS Mass Spectrometry (Canada)
Organismes subventionnairesWaters Corporation
Mots-clésMass spectrometryAnalytical Chemistry (journal)ProteomePeptideProteomicsDynamic rangeHybrid mass spectrometerIonSpectrum analyzer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first results of using a new type of ultrahigh-resolution mass analyzer based on a planar multipass time-of-flight mass spectrometer with periodic reflecting lenses (Y-MRT MS) for bottom-up whole-proteome analysis are presented. The instrument achieves a resolving power in a range of 600,000–800,000 for peptide ions across the whole m / z range, with a high repetition rate of 300 Hz (averaged to 0.5–4 Hz for enhanced dynamic range). In preliminary experiments for human cell lines, MCF-7 and HeLa, single-shot 30 min gradient HPLC separations of 1 μg proteolytic digests yielded, on average, over 4000 protein groups in MS/MS-free proteome analyses using the DirectMS1 method. Combining three technical runs increased these numbers to 4500 protein groups at 1% FDR. Peptide ion mass measurements demonstrated an accuracy of 70–130 ppb across the whole m / z range, with a dynamic range exceeding 10 4 . In DIA mode (SWATH-DIA, 20 Th window, 30 min gradient), 4350 protein IDs were obtained at 1% FDR on average in single-shot LC-MS/MS runs. These results highlight the Y-MRT mass analyzer's potential for bottom-up proteomics. Further improvements in proteome coverage and analysis time are anticipated with optimized HPLC configurations and the integration of gas-phase ion mobility separation.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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