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J-GLOBAL ID：202202254677848489   整理番号：22A0645763

ボックスカーとライブラリーフリーデータ非依存取得は無標識定量的プロテオミクスの深さ,範囲,および完全性を実質的に改善する【JST・京大機械翻訳】

BoxCar and Library-Free Data-Independent Acquisition Substantially Improve the Depth, Range, and Completeness of Label-Free Quantitative Proteomics

著者 (3件)： Mehta Devang (Department of Biological Sciences, University of Alberta, Alberta, Canada) ,  Scandola Sabine (Department of Biological Sciences, University of Alberta, Alberta, Canada) ,  Uhrig R. Glen (Department of Biological Sciences, University of Alberta, Alberta, Canada)
資料名： Analytical Chemistry  (Analytical Chemistry)
巻： 94  号： 2  ページ： 793-802  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0395A  ISSN： 0003-2700  CODEN： ANCHAM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データ依存取得(DDA)法は,多くの生体系における定量的プロテオミクスに対する現在の標準である。しかし,DDAは高度に豊富な蛋白質を優先的に測定し,欠測値に悩まされるデータを生成し,広範な帰属を必要とする。ここでは,MS1レベルBoxCar取得とMS2レベルデータ独立取得(DIA)分析を組み合わせた,ライブラリーフリーBoxCarDIA獲得が,従来のDDAおよび他のライブラリーフリーDIA(直接DIA)アプローチより優れていることを示した。低-(HeLa細胞)と高-(Arabidopsis thaliana細胞培養)ダイナミックレンジ試料タイプの組み合わせを用いて,BoxCarDIAがオフライン分画なしにDDA以上の蛋白質定量の40%増加,または質量分光計取得時間の増加を達成できることを示した。さらに,DDAおよび直接DIAデータで過小表示された低豊度蛋白質クラスのより深い定量に翻訳するダイナミックレンジサンプリングにおける実質的な利得に対する経験的証拠を示した。DDAと直接DIAの両方とは異なり,著者らの新しいBoxCarDIA法は,複製注入とよりロバストな生物学的推論の間の再現性のある蛋白質定量を提供しながら,完全なMS1スキャンを必要としない。全体として,著者らの結果はBoxCarDIA技術を前進させ,多様な試料タイプにわたる無標識定量プロテオミクスの選択の新しい方法としてそれを確立する。Copyright 2022 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 質量分析計 ,  生体系 ,  定量分析 ,  細胞培養 ,  タンパク質 ,  再現性 ,  利得 ,  *ダイナミックレンジ ,  独立性 ,  *標識法 ,  完全性 ,  分取 ,  ロバスト性 ,  *プロテオミクス
準シソーラス用語： 欠測値 ,  *無標識 ,  *定量的プロテオミクス ,  蛋白質定量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 蛋白質・ペプチド一般  (EB03010N) ,  質量分析  (CC03013N)

タイトルに関連する用語 (6件)： ボックス ,  ライブラリー ,  非依存 ,  無標識 ,  定量的プロテオミクス ,  完全性