Uncovering Distinct Peptide Charging Behaviors in Electrospray Ionization Mass Spectrometry Using a Large-Scale Dataset.
Uncovering Distinct Peptide Charging Behaviors in Electrospray Ionization Mass Spectrometry Using a Large-Scale Dataset.
复制标题
利用大规模数据集揭示电喷雾电离质谱中不同肽的充电行为。
DOI：
10.1021/jasms.3c00325
复制
发表时间：
2024-01-03
影响因子：
3.2
通讯作者：
Regev, Oded
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xu, Allyn M.;Tang, Lauren C.;Jovanovic, Marko;Regev, Oded
电喷雾离子化是质谱分析中用于分析物的强大且普遍的技术。分析物接收的电荷分布（电荷状态分布，CSD）是解释质谱的重要考虑因素。然而，由于对电离机制的不完全理解，影响CSD的分析物性质尚未完全理解。在这里，我们采用了一种基于机器学习的方法，并分析了数十万种肽的CSD。有趣的是，一半的肽显示出与人们天真地期望的不同的电荷（基本位点的数量）。我们发现，这些肽可以分为两个制度（充电不足和充电过度），这两个制度显示出显着不同的充电特性。值得注意的是，过度充电制度中的肽显示出对碱性位点计数的最小依赖性，并且更一般地，这两种制度表现出不同的序列决定簇。这些发现突出了肽的丰富电离行为和CSD用于增强肽鉴定的潜力。
Electrospray ionization is a powerful and prevalent technique used to ionize analytes in mass spectrometry. The distribution of charges that an analyte receives (charge state distribution, CSD) is an important consideration for interpreting mass spectra. However, due to an incomplete understanding of the ionization mechanism, the analyte properties that influence CSDs are not fully understood. Here, we employ a machine learning-based approach and analyze CSDs of hundreds of thousands of peptides. Interestingly, half of the peptides exhibit charges that differ from what one would naively expect (the number of basic sites). We find that these peptides can be classified into two regimes (undercharging and overcharging) and that these two regimes display markedly different charging characteristics. Notably, peptides in the overcharging regime show minimal dependence on basic site count, and more generally, the two regimes exhibit distinct sequence determinants. These findings highlight the rich ionization behavior of peptides and the potential of CSDs for enhancing peptide identification.
登录
查看更多内容
影响因子：
7.4
作者：
Daub, Christopher D.;Cann, Natalie M.
通讯作者：
Cann, Natalie M.
DOI：
10.1074/mcp.ra117.000314
发表时间：
2017-12
期刊：
Molecular & cellular proteomics : MCP
影响因子：
--
作者：
Bruderer R;Bernhardt OM;Gandhi T;Xuan Y;Sondermann J;Schmidt M;Gomez-Varela D;Reiter L
通讯作者：
Reiter L
DOI：
10.1007/s13361-014-0902-3
发表时间：
2014-08-01
影响因子：
3.2
作者：
Breibeck, Joscha;Serafin, Adam;Skerra, Arne
通讯作者：
Skerra, Arne
影响因子：
7
作者：
Guo, Xiaofeng;Trudgian, David C.;Mirzaei, Hamid
通讯作者：
Mirzaei, Hamid
影响因子：
56.9
作者：
FENN, JB;MANN, M;WHITEHOUSE, CM
通讯作者：
WHITEHOUSE, CM