研究者提高自己的操作水平和经验可以把5%的不确定性降低再降低到如1%,而同时有效的QC则可以把这1%再进一步控制的更低。这样我们在发表文章、报告结果的时候也自然是信心满满。 我们在之前的文章中已经专门介绍了如何寻找污染物:污染物防控专题 而本文则着重以一次非标记定量实验为例介绍整合实验流程的质控步骤。希望对您的研究有所帮助。 同样的,当您看到其他实验室做个样品动不动就检测到7000、8000甚至上万的蛋白,而自己实验室却一直在3000、4000徘徊,那么您也可以从QC开始,逐步排查自己的质谱系统到底有哪些可以改进的。 充分有效的QC步骤可以保证实验结果的
样品制备质控是整个实验的起点,决定了整个实验的成败,其包括:提取质控、酶解质控、富集质控 色谱质谱的稳定、有效、高灵敏保证了样品中的信息得到充分且正确的采集 通过数据分析不但可以协助前面两步骤质控,同时也需要对结果进行各类质控以确保整个分析流程所使用的数据库、分析参数、过滤参数、生信方法合理有效 上图为我们推荐的一次实验分析流程 蛋白提取QC 目前主要的蛋白提取QC还是依赖于SDS-PAGE进行蛋白条带可视化,这块大多数人应该都非常熟悉了解了,我们不在此进行展开了。 主要保证: 无降解 无干扰杂质 条带复杂度符合预期 重复性较好的样品 重复性略差的样品 仪器状态质控准备 相信经过厂商培训及长期摸索,各个实验室都有自己一套成熟丰富的仪器状态矫正、质控的流程,在此介绍仅介绍我们的相关经验供参考。 我们选择的质控方式主要依赖于iRT标肽和hela标肽进行 iRT进行保留时间矫正 iRT= 通过标肽的保留时间、信号强度和M/z等信息对所有样品进行质控,保证各个样品的出峰整体保留时间、强度、质量偏离度均在理想范围内 Kit= 该标肽试剂盒含不同理化性质11条标肽,分布于色谱系统不同出峰时间,可有效建库整个样品出峰期间的质谱表现 通过在所有上机样品中加入iRT我们可以对质谱色谱系统进行一个统一的QC和问题排查,iRT标肽试剂盒信息可以在厂商官网了解 www.biognosys.com Hela可以自行培养制备,也可以在thermo,sigma等公司采购 质控方法 通过在每个样品中加入iRT标肽,每隔一定数量(一般较为稳定的系统建议3-5天)样品间插入hela标肽,我们使用专业质控软件(如QUIC)就能够简单有效的对LCM系统进行质控了。 仪器状态质控(基于iRT肽质控) 先看下相关关键字的的图解,我们需要关注的Resolution,由质谱分辨率决定,Accuracy则有质谱稳定性决定。
QC质谱MS1质量精度稳定性 QC质谱MS2质量精度稳定性 iRT峰宽分布 iRT肽段碎裂效果 iRT标肽出峰一致性分布 色谱半峰宽(FWHM)分布 仪器状态质控(基于Hela鉴定的质控) 以上质控均基于iRT肽段对所有上机样品质控,但是毕竟iRT仅11条肽,而且受到同时上机的样品干扰,单独插入Hela则可以更高的评估质谱表现。
Hela MS2强度分布 Hela MS Scan数分布 PSM的电荷数分布 LCMS分离效果质控 除了保证FWHM在高效范围,我们也需要考察当前设置的色谱梯度、样品杂质等情况。在此我们可以利用各种LCMS可视化工具进行查看,此处我们采用PEAKS Studio进行质控: 原始数据导入Peaks后即可看到LC-MS 两维展开图,X轴为m/z,Y轴为retention time,图中每个黑点线条代表一个肽段母离子 我们判断该LCMS图是否合格的方式简单介绍如下:
结果质控(定性) 定性、定量实验归根到底是最后得到足够多的、可靠的结果。我们通过多个软件分析(pFind、Peaks、Spectronaut等,对应于定性、非标、DIA实验等)来综合评判该实验是否成功。 定性质控(pFind结合Peaks分析)
漏切比例评估(KR修饰的样品漏切率较高,常规样品0漏切比例应占绝大部 结果质控(非标定量) 非标记定量实验的质控主要考察样品间一致性,包括:
![]() CV组内变异系数取决于样品类型、技术还是生物学重复 更多有关质谱实验相关的知识和课程,我们会在今后陆续撰写推出,如您发现有写的不够严谨或者错误,欢迎向我们提出。 |
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来自: 生物_医药_科研 > 《iTRAQ/TMT》