Peptide Mapping Using Intelligent Data Capture on Vion IMS QTof
Technické články | 2019 | WatersInstrumentace
Peptidové mapování pomocí LC-MS hraje klíčovou roli ve farmaceutické a biotechnologické praxi při charakterizaci terapeutických protilátek a dalších biomolekul. Zvláště u složitých vzorků, jako jsou tryptické digesty monoklonálních protilátek, je potřeba zpracovávat objemná datová soubory s vysokým rozlišením a zároveň minimalizovat šum z chemického pozadí a elektronického rušení.
Cílem studie bylo ověřit vliv technologie Intelligent Data Capture (IDC) na objem datových souborů a kvalitu spekter v peptidovém mapování pomocí přístroje Vion IMS QTof. Modelovým vzorkem byl standard NIST mAb tryptický digest, analyzovaný opakovaně při vypnutém IDC a při třech prahových nastaveních (5, 10 a 20 počtů).
Pro analýzu byl použit systém Waters Vion IMS QTof vybaven metodou LC-MS E (Data-Independent Acquisition střídání nízké a vysoké kolizní energie). Reversed-phase chromatografie probíhala standardním gradientem a data byla zpracována v softwaru UNIFI Scientific Information System. IDC v reálném čase vyřazuje signály pod nastaveným prahem, čímž redukuje šum a objem dat.
Výsledky prokázaly, že již při nízkém prahu IDC = 5 dochází k téměř 50% snížení velikosti souboru bez ztráty pokrytí sekvence (92 % u lehkého řetězce, 90 % u těžkého). Redukce šumu byla patrná zejména na fragmentech nízkoabundantního oxidovaného peptidu DIQMTQSPSTLSASVGDR, kde bylo eliminováno rušení v signálech y6 iontů. Spektrální kvalita a identifikace peptidů zůstaly konzistentní napříč všemi testovanými nastaveními.
Implementace inteligentní selekce dat v reálném čase rozšiřuje možnosti vysoce propustných peptidových analýz. Očekává se její integrace do pokročilých workflow pro kvantitativní analýzy, monitorování post-translačních modifikací a aplikace v biotechnologiích pro kontrolu kvality pokročilých terapeutik.
Technologie Intelligent Data Capture na platformě Vion IMS QTof významně snižuje objem dat a odstraňuje šum, aniž by ovlivnila pokrytí sekvencí a kvalitu výsledků peptidového mapování. Tento přístup optimalizuje pracovní postupy, šetří kapacity úložišť a usnadňuje rychlejší rozhodování ve výzkumu i rutinní analýze.
Iontová mobilita, LC/TOF, LC/HRMS, LC/MS, LC/MS/MS
ZaměřeníProteomika
VýrobceWaters
Souhrn
Význam tématu
Peptidové mapování pomocí LC-MS hraje klíčovou roli ve farmaceutické a biotechnologické praxi při charakterizaci terapeutických protilátek a dalších biomolekul. Zvláště u složitých vzorků, jako jsou tryptické digesty monoklonálních protilátek, je potřeba zpracovávat objemná datová soubory s vysokým rozlišením a zároveň minimalizovat šum z chemického pozadí a elektronického rušení.
Cíle a přehled studie
Cílem studie bylo ověřit vliv technologie Intelligent Data Capture (IDC) na objem datových souborů a kvalitu spekter v peptidovém mapování pomocí přístroje Vion IMS QTof. Modelovým vzorkem byl standard NIST mAb tryptický digest, analyzovaný opakovaně při vypnutém IDC a při třech prahových nastaveních (5, 10 a 20 počtů).
Použitá metodika a instrumentace
Pro analýzu byl použit systém Waters Vion IMS QTof vybaven metodou LC-MS E (Data-Independent Acquisition střídání nízké a vysoké kolizní energie). Reversed-phase chromatografie probíhala standardním gradientem a data byla zpracována v softwaru UNIFI Scientific Information System. IDC v reálném čase vyřazuje signály pod nastaveným prahem, čímž redukuje šum a objem dat.
Hlavní výsledky a diskuse
Výsledky prokázaly, že již při nízkém prahu IDC = 5 dochází k téměř 50% snížení velikosti souboru bez ztráty pokrytí sekvence (92 % u lehkého řetězce, 90 % u těžkého). Redukce šumu byla patrná zejména na fragmentech nízkoabundantního oxidovaného peptidu DIQMTQSPSTLSASVGDR, kde bylo eliminováno rušení v signálech y6 iontů. Spektrální kvalita a identifikace peptidů zůstaly konzistentní napříč všemi testovanými nastaveními.
Přínosy a praktické využití metody
- Významné zkrácení doby zpracování dat díky menším objemům souborů.
- Snížení požadavků na úložný prostor bez kompromisu na integritě dat.
- Zlepšení poměru signál/šum v MS a fragmentačních spektrách.
- Rychlejší a spolehlivější identifikace nízkoabundantních modifikací.
Budoucí trendy a možnosti využití
Implementace inteligentní selekce dat v reálném čase rozšiřuje možnosti vysoce propustných peptidových analýz. Očekává se její integrace do pokročilých workflow pro kvantitativní analýzy, monitorování post-translačních modifikací a aplikace v biotechnologiích pro kontrolu kvality pokročilých terapeutik.
Závěr
Technologie Intelligent Data Capture na platformě Vion IMS QTof významně snižuje objem dat a odstraňuje šum, aniž by ovlivnila pokrytí sekvencí a kvalitu výsledků peptidového mapování. Tento přístup optimalizuje pracovní postupy, šetří kapacity úložišť a usnadňuje rychlejší rozhodování ve výzkumu i rutinní analýze.
Reference
- Mortishire-Smith R., Richardson K., Denny R., Hughes C. Intelligent Data Capture: Real-Time Noise Reduction for High Resolution Mass Spectrometry. Waters White Paper, 720006567EN (2019).
Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.
Podobná PDF
Enabling Intelligent Data Capture for Intact Mass Analysis of Monoclonal Antibodies and Subunits using a Vion IMS QTof HRMS
2019|Waters|Technické články
[ TECHNOLOGY BRIEF ] Enabling Intelligent Data Capture for Intact Mass Analysis of Monoclonal Antibodies and Subunits using a Vion IMS QTof HRMS Yun Wang Alelyunas, Samantha Ippoliti, Ying Qing Yu, and Mark Wrona Waters Corporation, Milford, MA, USA Real-time…
Klíčová slova
idc, idcdata, dataintact, intactintelligent, intelligentfile, filecapture, captureenabling, enablingsize, sizebrief, briefacquisition, acquisitionmass, massreduction, reductiondeconvoluted, deconvolutedhrms, hrmsimplementation
Intelligent Data Capture (IDC) Enables Optimal Xevo G2-XS Data Acquisition and Processing for Multi-Attribute Method (MAM) Studies
2021|Waters|Aplikace
Application Note Intelligent Data Capture (IDC) Enables Optimal Xevo G2-XS Data Acquisition and Processing for Multi-Attribute Method (MAM) Studies Nilini Ranbaduge, Ying Qing Yu Waters Corporation Abstract The application note demonstrates the benefits of applying an acquisition-centric data reduction algorithm,…
Klíčová slova
mam, mamstudies, studiesattribute, attributedata, dataidc, idcmethod, methodnpd, npdnew, newprocessing, processingcapture, captureintelligent, intelligentpositives, positivesnoise, noisereduced, reducedfalse
ROUTINE METABOLITE IDENTIFICATION FOR COMPLEX PEPTIDES BASED ON IMS ENABLED QTOF DIA DATA ACQUISITION AND MASS-METASITE DATA PROCESSING
2019|Waters|Postery
ROUTINE METABOLITE IDENTIFICATION FOR COMPLEX PEPTIDES BASED ON IMS ENABLED QTOF DIA DATA ACQUISITION AND MASS-METASITE DATA PROCESSING Authors: Yun W. Alelyunas, Nathan Anderson, Mark D. Wrona Affiliations: Waters Corporation, Milford, MA, USA INTRODUCTION In therapeutic peptide drug discovery and…
Klíčová slova
webmetabase, webmetabasemetasite, metasiteims, imsdalbavancin, dalbavancindaptomycin, daptomycinpeptides, peptidesenabled, enableddata, datacyclic, cyclicoritavancin, oritavancinhdmse, hdmsepeptide, peptideanidulafungin, anidulafunginlanreotide, lanreotideccs
Biosimilar Peptide Mapping Characterization and MAM Workflow Using Prototype Benchtop QTOF with an App-Based Acquisition and Data Processing Platform 
2022|Waters|Postery
Biosimilar Peptide Mapping Characterization and MAM Workflow Using Prototype Benchtop QTOF with an App-Based Acquisition and Data Processing Platform Kellen DeLaney1, Samantha Ippoliti1; Lisa Reid2; Owen Cornwell2; Ying Qing Yu1; Emma Harry2; Scott Berger1 1Waters Corporation, Milford, Massachusetts; 2Waters Corporation,…
Klíčová slova
innovator, innovatorpeptide, peptidedifferences, differencesmam, mammapping, mappinginfliximab, infliximabptm, ptmapp, appattribute, attributeexamples, examplesacquitytm, acquitytmremicade, remicadeposttranslational, posttranslationalbetween, betweencharacterization