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单细胞样本的碎片离子谱图对数据库检索带来了一些新的挑战。

本月的重点发表文章介绍了一种使用体积吸收微量样本(VAMS)进行快速胰酶酶切的方法。如果您近期有发表文章,并且希望列举在下一期的Newsletter中,请将相关的PDF文档或URL链接发给我们

我们提出了新的Mascot Server版本升级的价格体系。

如果您有任何意见或问题,请随时联系我们

 

2022.07

单细胞谱图
特色文章
旧版本升级的新价格体系
关于Matrix Science
 

单细胞样本蛋白和肽段鉴定的挑战

单细胞蛋白质组学的仪器和样品制备方法正在不断地优化。研究单细胞的异质性对数据库检索提出了一些挑战,因为包括Mascot在内的所有的算法都是利用生物体、组织和细胞的大量样本开发的。

信号强度压缩会导致响应信号和噪音之间的界线不清晰。Mascot在匹配理论谱峰和MS/MS实际谱图时,会将谱图分割为100Da的小窗口,在每个小窗口内匹配碎片离子。只要噪音是随机的且并不是在每个窗口中完全压缩碎片离子峰,那么通常算法就能够从噪音中识别出信号峰。噪音增加往往会降低匹配峰的得分,而不是不再进行匹配。

比起大样本量的谱图来说,单细胞样本的二级谱中碎片离子峰更少。最近的一项计算研究比较了两者之间的y离子数量,表明单细胞样本的谱图数量明显区别于大量样本的谱图数。因此,如果您使用谱图库进行分析,那么谱图库应该用单细胞样本制备,而不是大量样本。

得分阈值会受影响,因为受到信号强度压缩和碎片离子少的影响,匹配到谱峰的候选肽段得分会降低。像Percolator一类的基于机器学习的重打分算法可以尝试用作提高灵敏度。

更多细节见我们的Blog,里面展示了一个单细胞样本分析的示例。

Histogram of average number of y-peaks in single-cell proteomics samples

使用Mascot发表的特色文章

在这里,我们重点介绍了最近有趣且重要的文章,该文章采用Mascot进行蛋白质鉴定,定量或表征,如果您想要您的文章也在这里重点推荐,请发送给我们PDF或URL

 

Next generation VAMS®-Trypsin immobilization for instant proteolysis in bottom-up protein determination

Léon Reubsaet, Bernd Thiede, Trine Grønhaug Halvorsen

Advances in Sample Preparation, 3 (2022) 100027

借鉴纸基的固定胰酶处理法,作者研究了在体积吸收微量样本(VAMS)处理器上固定胰酶并进行LC/MS样本的制备。通过调整pH、反应时间、体积和酶的浓度,他们优化了酶的固定方法。最优条件是pH=9,酶的用量为50µg。

他们使用7个蛋白的等摩尔混合物测试了VAMS的酶解时间依赖性。该工作流程用VAMS tip头捕捉蛋白,然后要么让它们立即干燥(和酶解),要么让tips在一个封闭的容器中保持湿润,继续与胰蛋白酶反应几个小时。VAMS处理器完成酶切后,继续完成还原和烷基化,然后进行用于LC/MS的肽段提取。快速酶解(干燥)和湿润条件下的2h、6h酶解所得到的肽段信号强度相近。

使用VAMS的快速酶解法(干燥)处理血清样本,共鉴定到96个蛋白,而过夜酶解得到99个蛋白。相比之下,溶液内酶解鉴定到204个蛋白。

Thumbnail from featured publication

Mascot Server升级的新价格体系

我们正在降低Mascot Server 2.4及更早版本的升级费用。Mascot升级到最新版本的费用取决于您的licence后面有几个版本。1个版本的升级费用是新版本价格的25%,2个版本是50%,3个版本是75%。从2022年6月11日开始,4个版本及以上的升级费用固定为新版本价格的90%。意味着不管您的licence版本多早,从2.4及更老的版本升级到2.8的费用优惠了10%。

现在正是升级的好时机。Mascot 2.8不仅支持最新的Windows和Linux系统,而且所有的升级都附赠一年的高级技术支持,包括邮件、电话或者必要的远程优先支持。如果您有关于Mascot升级或更换硬件的问题,我们很乐意提供帮助。

更多关于升级价格的细节,请关注我们的网站,上面有Mascot 2.5版本之后的功能与技术改进的链接。如果您有任何问题,请联系我们请求报价。

Price reduction

关于 Matrix Science

Matrix Science 为蛋白组学的研究人员以及科学家提供生物信息分析工具,帮助他们更快速,更可信的鉴定和定量蛋白。Mascot 软件全线支持来自Sciex, Agilent, Bruker, Shimadzu, Thermo Scientific 以及 Waters质谱仪生成的质谱数据。

请联系康昱盛以获取更多的信息。

 

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