Maximizing Proteome Coverage with Advanced Peak Determination Algorithm on Tribrid Mass Spectrometers

Význam tématu

Analýza komplexních proteomických vzorků vyžaduje maximální využití dat z LC-MS/MS měření. Pokročilý algoritmus detekce špiček (APD) optimalizuje výběr prekurzorů a zvyšuje dosah identifikací, což je klíčové pro přesnější a hloubkovou charakterizaci proteinových směsí.

Cíle a přehled studie / článku

Autoři porovnali výkon standardního (legacy) algoritmu a APD na dvou typech Tribrid Orbitrap spektrometrů při analýze HeLa digestu a intact protein standardu. Cílem bylo zjistit, jak APD ovlivňuje počet získaných MS2 spekter, číslo jedinečných peptidů a reprodukovatelnost výsledků.

Použitá metodika a instrumentace

Data byla sbírána metodou DDA na:

• Orbitrap Fusion Lumos Tribrid MS
• Orbitrap Fusion Tribrid MS
• Thermo Scientific Easy-nLC 1200 (UHPLC)
• Thermo Scientific UltiMate 3000 (UHPLC pro intact proteiny)

Parametry ITMS2: turbo scan rate, auto mass range (200–1400 m/z), maximální injekční čas optimalizovaný na 20 ms (2 h gradient) či 35 ms (1 h gradient), filtr na náboje +2 až +6 (top-down ≥+7). Data zpracováno v Proteome Discoverer 2.2 s FDR <1 % pomocí Percolator.

Hlavní výsledky a diskuse

• APD umožňuje sbírat až ~250 000 MS2 spekter během 2 h běhu, oproti ~100 000 u legacy algoritmu.
• Počet jedinečných peptidů narostl o více než 35  % (z ~35 000 na >45 000 v 2 h analýze).
• Reprodukovatelnost identifikací se zlepšila: limit konzistentních detekcí klesl o ~2–3×.
• APD lépe rozlišuje překrývající se izotopické obálky a přesněji přiřazuje náboj, což podporuje top-down experimenty na velké biomolekuly.

Přínosy a praktické využití metody

Implementace APD přináší vyšší hloubku prozkoumání proteomu bez nutnosti delších separačních gradientů. Metoda zvyšuje počet peptidů i proteinů identifikovaných za jednotku času, čímž zlepšuje efektivitu výzkumu a kontroly kvality v průmyslové i akademické praxi.

Budoucí trendy a možnosti využití

Další rozvoj APD může zahrnovat:

• Adaptivní úpravu parametrů skenování v reálném čase podle vzorkových charakteristik.
• Integraci strojového učení pro predikci nejvíce informativních prekurzorů.
• Rozšíření aplikací na nekonvenční top-down a middle-down proteomiku.

Závěr

APD algoritmus významně zvyšuje využití dat v režimu DDA na Tribrid spektrometrech, přináší vyšší proteomický dosah, lepší kvalitu spekter a robustnější reprodukovatelnost. Tato metoda představuje krok kupředu ve schopnostech moderní hmotnostní spektrometrie.

Reference

1. Hoopmann MR, Finney GL, MacCoss MJ. High speed data reduction, feature selection, and MS/MS spectrum quality assessment of shotgun proteomics datasets using high resolution mass spectrometry. Anal. Chem. 2007, 79, 5630–5632.
2. Senko MW, Beu SC, McLafferty FW. Automated assignment of charge states from resolved isotopic peaks for multiply charged ions. J. Am. Soc. Mass Spectrom. 1995, 6, 52–56.
3. Senko MW, Beu SC, McLafferty FW. Determination of monoisotopic masses and ion populations for large biomolecules from resolved isotopic distributions. J. Am. Soc. Mass Spectrom. 1995, 6, 229–233.
4. Horn DM, Zubarev RA, McLafferty FW. Automated reduction and interpretation of high resolution electrospray mass spectra of large molecules. J. Am. Soc. Mass Spectrom. 2000, 11, 320–332.