Use of Synthetic Standard Peptides in Standardized Digests to Evaluate Both Sample and Instrument Suitability in Proteomics
Notice bibliographique
Résumé
Whole proteome digests are routinely used to diagnose chromatograph and mass spectrometer outputs to ensure suitability for the analysis of complex matrices, but their usage inherently fails to prove system reliability under varying "load" conditions. There is a need for a reliable, predictive tool that can explain variation in both instrument response and downstream identification results from a whole proteome analysis. We designed an experiment using a hybrid sample of standardized materials to create such an approach, which could then lead to a new system suitability test for bottom-up proteomics. The standard HeLa protein digest was combined with Promega 6 × 5 LC-MS/MS Peptide Reference Mix and diluted to create a range of sample mass loadings and reference peptide concentrations. Data were collected using data-dependent (DDA) and data-independent acquisition methods, and reference peptide peak abundances were correlated to the number of protein identifications (IDs), peptide groups (PGs), and peptide spectrum matches (PSMs) found by Proteome Discoverer. An asymptotic relationship explained decreasing IDs, PGs, and PSMs identified from the HeLa digest with decreasing 6 × 5 Peptide abundances. By linking the mass spectrometer measurement of ion abundance with downstream results obtained from a complex matrix, we successfully used the hybrid standardized sample to mathematically define new system suitability thresholds.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».