已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Optimizing Linear Ion-Trap Data-Independent Acquisition toward Single-Cell Proteomics

轨道轨道 化学 质谱法 校准 离子阱 四极离子阱 数据采集 分析化学(期刊) 校准曲线 灵敏度(控制系统) 检出限 频谱分析仪 色谱法 计算机科学 统计 操作系统 电信 工程类 数学 电子工程
作者
Teeradon Phlairaharn,Zilu Ye,Elena Krismer,Anna-Kathrine Pedersen,Maik Pietzner,Jesper V. Olsen,Erwin M. Schoof,Brian C. Searle
出处
期刊:Analytical Chemistry [American Chemical Society]
卷期号:95 (26): 9881-9891 被引量:10
标识
DOI:10.1021/acs.analchem.3c00842
摘要

A linear ion trap (LIT) is an affordable, robust mass spectrometer that provides fast scanning speed and high sensitivity, where its primary disadvantage is inferior mass accuracy compared to more commonly used time-of-flight or orbitrap (OT) mass analyzers. Previous efforts to utilize the LIT for low-input proteomics analysis still rely on either built-in OTs for collecting precursor data or OT-based library generation. Here, we demonstrate the potential versatility of the LIT for low-input proteomics as a stand-alone mass analyzer for all mass spectrometry (MS) measurements, including library generation. To test this approach, we first optimized LIT data acquisition methods and performed library-free searches with and without entrapment peptides to evaluate both the detection and quantification accuracy. We then generated matrix-matched calibration curves to estimate the lower limit of quantification using only 10 ng of starting material. While LIT-MS1 measurements provided poor quantitative accuracy, LIT-MS2 measurements were quantitatively accurate down to 0.5 ng on the column. Finally, we optimized a suitable strategy for spectral library generation from low-input material, which we used to analyze single-cell samples by LIT-DIA using LIT-based libraries generated from as few as 40 cells.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
1秒前
2秒前
庞喜存v发布了新的文献求助10
2秒前
朴实的紫萱完成签到,获得积分20
2秒前
2秒前
2秒前
LongH2完成签到,获得积分10
3秒前
沐阳发布了新的文献求助10
3秒前
汪洋完成签到,获得积分10
4秒前
Yi发布了新的文献求助10
4秒前
悦雨完成签到,获得积分10
4秒前
龚幻梦发布了新的文献求助10
5秒前
飘逸锦程发布了新的文献求助10
5秒前
安111完成签到,获得积分20
5秒前
sunny发布了新的文献求助10
5秒前
李健的粉丝团团长应助LF采纳,获得10
7秒前
andrele发布了新的文献求助10
8秒前
xiaolizi发布了新的文献求助10
8秒前
安111发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
情怀应助不安的德地采纳,获得30
10秒前
完美世界应助lxy采纳,获得10
12秒前
14秒前
zebra完成签到 ,获得积分10
14秒前
15秒前
16秒前
zp关闭了zp文献求助
19秒前
CNYDNZB发布了新的文献求助10
20秒前
我是老大应助忧虑的鹭洋采纳,获得10
20秒前
清脆安南发布了新的文献求助30
23秒前
23秒前
ZKJ发布了新的文献求助10
23秒前
Ryubot发布了新的文献求助20
24秒前
英俊的铭应助超级寻双采纳,获得10
24秒前
Jason发布了新的文献求助10
25秒前
热情的戾完成签到,获得积分20
25秒前
25秒前
赘婿应助浙江嘉兴采纳,获得10
27秒前
科研通AI6.3应助安111采纳,获得10
28秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Aerospace Standards Index - 2026 ASIN2026 3000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Discrete-Time Signals and Systems 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6041737
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7783745
关于积分的说明 16235436
捐赠科研通 5187669
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2775882
邀请新用户注册赠送积分活动 1759127
关于科研通互助平台的介绍 1642538