Standardization and harmonization of distributed multi-center proteotype analysis supporting precision medicine studies.
Standardization and harmonization of distributed multi-center proteotype analysis supporting precision medicine studies.
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DOI：
10.1038/s41467-020-18904-9
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发表时间：
2020-10-16
影响因子：
16.6
通讯作者：
Conrads TP
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xuan Y;Bateman NW;Gallien S;Goetze S;Zhou Y;Navarro P;Hu M;Parikh N;Hood BL;Conrads KA;Loosse C;Kitata RB;Piersma SR;Chiasserini D;Zhu H;Hou G;Tahir M;Macklin A;Khoo A;Sun X;Crossett B;Sickmann A;Chen YJ;Jimenez CR;Zhou H;Liu S;Larsen MR;Kislinger T;Chen Z;Parker BL;Cordwell SJ;Wollscheid B;Conrads TP
癌症没有国界：在全球多个中心生成和分析分子数据对于获得具有统计学意义的临床见解以造福患者是必要的。在这里，我们构思并标准化了蛋白质型数据生成和分析工作流程，实现了分布式数据生成，并评估了国际癌症登月联盟实验室生成的定量数据。使用统一的质谱（MS）仪器平台和标准化的数据采集程序，我们在11个国际站点以24/7操作模式连续7天展示了强大，灵敏和可重复的数据生成。从基于高分辨率MS 1的定量数据独立采集（HRMS 1-DIA）工作流程中提供的数据表明，使用这种标准化策略从临床标本中采集协调的蛋白质型数据是可行的。这项工作为跨多个站点的大型临床标本队列的分布式多组学数字化铺平了道路，这是将分子精准医学变为现实的先决条件。跨多个站点的临床标本的分布式多组学数字化是将分子精准医学变为现实的先决条件。在这里，作者表明，使用标准化的MS数据采集和分析策略，协调的蛋白质型数据采集是可行的。
Cancer has no borders: Generation and analysis of molecular data across multiple centers worldwide is necessary to gain statistically significant clinical insights for the benefit of patients. Here we conceived and standardized a proteotype data generation and analysis workflow enabling distributed data generation and evaluated the quantitative data generated across laboratories of the international Cancer Moonshot consortium. Using harmonized mass spectrometry (MS) instrument platforms and standardized data acquisition procedures, we demonstrate robust, sensitive, and reproducible data generation across eleven international sites on seven consecutive days in a 24/7 operation mode. The data presented from the high-resolution MS1-based quantitative data-independent acquisition (HRMS1-DIA) workflow shows that coordinated proteotype data acquisition is feasible from clinical specimens using such standardized strategies. This work paves the way for the distributed multi-omic digitization of large clinical specimen cohorts across multiple sites as a prerequisite for turning molecular precision medicine into reality. Distributed multi-omic digitization of clinical specimen across multiple sites is a prerequisite for turning molecular precision medicine into reality. Here, the authors show that coordinated proteotype data acquisition is feasible using standardized MS data acquisition and analysis strategies.
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