Reversed-Phase Liquid Chromatography of Peptides for Bottom-Up Proteomics: A Tutorial

色谱法 化学 质谱法 杠杆(统计) 反相色谱法 二维色谱法 色谱分离 蛋白质组学 高效液相色谱法 计算机科学 人工智能 生物化学 基因
作者
Juraj Lenčo,Siddharth Jadeja,Denis K. Naplekov,Oleg V. Krokhin,Maria A. Khalikova,Petr Chocholouš,Jiřı́ Urban,Ken Broeckhoven,Lucie Nováková,František Švec
出处
期刊:Journal of Proteome Research [American Chemical Society]
卷期号:21 (12): 2846-2892 被引量:32
标识
DOI:10.1021/acs.jproteome.2c00407
摘要

The performance of the current bottom-up liquid chromatography hyphenated with mass spectrometry (LC-MS) analyses has undoubtedly been fueled by spectacular progress in mass spectrometry. It is thus not surprising that the MS instrument attracts the most attention during LC-MS method development, whereas optimizing conditions for peptide separation using reversed-phase liquid chromatography (RPLC) remains somewhat in its shadow. Consequently, the wisdom of the fundaments of chromatography is slowly vanishing from some laboratories. However, the full potential of advanced MS instruments cannot be achieved without highly efficient RPLC. This is impossible to attain without understanding fundamental processes in the chromatographic system and the properties of peptides important for their chromatographic behavior. We wrote this tutorial intending to give practitioners an overview of critical aspects of peptide separation using RPLC to facilitate setting the LC parameters so that they can leverage the full capabilities of their MS instruments. After briefly introducing the gradient separation of peptides, we discuss their properties that affect the quality of LC-MS chromatograms the most. Next, we address the in-column and extra-column broadening. The last section is devoted to key parameters of LC-MS methods. We also extracted trends in practice from recent bottom-up proteomics studies and correlated them with the current knowledge on peptide RPLC separation.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

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
robi发布了新的文献求助10
2秒前
心灵美的修洁完成签到 ,获得积分10
3秒前
3秒前
xyz完成签到,获得积分10
5秒前
好梦完成签到,获得积分10
6秒前
JamesPei应助枫叶采纳,获得10
7秒前
Hello应助AgU采纳,获得10
7秒前
tt完成签到 ,获得积分10
7秒前
MasterE完成签到,获得积分10
8秒前
雪白砖家完成签到,获得积分10
8秒前
会撒娇的东东完成签到 ,获得积分10
9秒前
bkagyin应助清萍红檀采纳,获得10
10秒前
10秒前
昏睡的半鬼完成签到 ,获得积分10
10秒前
11秒前
傲娇班发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
无敌老金刚完成签到 ,获得积分10
11秒前
11秒前
甲乙丙丁完成签到,获得积分10
12秒前
结实芝麻完成签到 ,获得积分10
13秒前
好吃完成签到,获得积分10
14秒前
16秒前
不配.应助肖小小采纳,获得20
16秒前
yihuifa完成签到 ,获得积分10
16秒前
坚强亦丝应助多读论文采纳,获得20
16秒前
16秒前
糊涂涂发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
17秒前
18秒前
vvvvvv发布了新的文献求助10
18秒前
19秒前
自由的自中完成签到 ,获得积分10
20秒前
枫叶发布了新的文献求助10
21秒前
GGBoy完成签到,获得积分10
21秒前
22秒前
22秒前
23秒前
高分求助中
Sustainability in Tides Chemistry 2800
The Young builders of New china : the visit of the delegation of the WFDY to the Chinese People's Republic 1000
Rechtsphilosophie 1000
Bayesian Models of Cognition:Reverse Engineering the Mind 888
Le dégorgement réflexe des Acridiens 800
Defense against predation 800
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 568
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3134943
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2785830
关于积分的说明 7774354
捐赠科研通 2441699
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1298104
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 625079
版权声明 600825