xTracer:在基于SLIM的PAMAF数据中集成色谱和移动色谱相关性,用于非目标的识别

科学领域:

• 质谱测量质量谱测量
• 蛋白质组学是指蛋白质组学.
• 离子移动性光谱仪离子移动性光谱仪

背景情况:

• 在质谱学中,并行积累与移动性调整碎片化 (PAMAF) 提供了高离子利用率和光谱特异性.
• 它的无四极体方法有利于低丰度分析.
• 然而,PAMAF数据的独特结构阻碍了与现有的鉴定工具的兼容性.

研究的目的:

• 开发首个专门用于PAMAF数据的非目标鉴定算法.
• 为了从复杂的质谱数据集中实现可靠的标识.
• 增强基于高分辨率离子移动性 (HRIM) 的蛋白质组学的分析能力.

主要方法:

• 介绍了xTracer,这是用于PAMAF数据分析的新算法.
• 整合跨染色体和移动性维度的相关性,以连接前体和碎片离子.
• 用已建立的 DDA 搜索引擎进行数据库搜索的伪光谱的重建.

主要成果:

• xTracer成功地从PAMAF数据中重建了伪光谱.
• 该算法在各种样本负载和采集速度中实现了强大的和可重复的标识.
• 与单域相关联方法相比,xTracer 显示出更高的性能.

结论:

• xTracer提供了一种多功能计算框架,用于分析无四极点,移动性一致的碎片化数据.
• 这种算法增强了PAMAF在基于质谱的蛋白质组学中的实用性.
• xTracer显著提升了使用HRIM-MS的低输入或低丰度样品的分析.