Mitra, Vikram

English

Identificatie van verstoringen in biologische systemen is de hoeksteen van biomedisch onderzoek. Het meten van veranderingen op het moleculaire niveau heeft het mogelijk gemaakt biomedisch onderzoek te begrijpen van belangrijke fysiologische en moleculaire mechanismen in levende systemen. Proteomics laat de analyse van deze systeemniveau moleculaire veranderingen en interacties toe in complexe biologische monsters. Gegevensafhankelijke acquisitie (DDA) is de meest gebruikte aanpak voor het uitgebreide profileren van eiwitten en metaboliet in bottom-up proteomics experimenten die zijn verkregen met behulp van LC-MS / MS. Dit proefschrift beschrijft nieuwe kwaliteitsbeoordelingsmethoden die gebruikt worden om orthogonaliteit te bestuderen in het retentietijddomein (scheidingsdimensie) en vitale pre-analytische factoren die de ionenintensiteit (uitleesdimensie) van LC-MS / MS datasets beïnvloeden. Dus volgende opmerkingen vormen de hoofddoelen van het proefschrift - - Samenvatting van diverse gegevensvoorbereidende stappen die betrokken zijn bij de behandeling van labelvrije LC-MS (/ MS) datasets, verkregen voor een typisch proteomics experiment. - Beschrijf het MS1-stadium van een LC-MS (/ MS) dataset als tweede-orde tensor (driedimensionale data). Bespreek verschillende fysio-chemische oorsprong en effecten vanOrthogonaliteit in de twee scheidingsafmetingen (m / z en retentietijd) en uitlezingDimensie (ionintensiteit).- Presentatie van een kwaliteitsbeoordelingsbenadering, die orthogonaliteit in de retentietijddimensie voor een paar LC-MS (/ MS) chromatogrammen evalueert na correctieVan monotone verschuivingen.- Propositie van een methode om ongeëvenaarde spectra te annoteren op basis van het begrip "identificatieoverdracht" na correctie van monotone verschuivingen tussen datasets enBeoordeel de FDR geassocieerd met bijpassende functies op basis van retentietijd en m / z-coördinaten tussen datasets.- Toepassing van Anova-Simultaneous Component Analysis (ASCA) om te bepalen welke pre-analytische factoren het ionintensiteitsdomein van LC-MS-eigenschappen beïnvloeden.Identification of perturbations in biological systems is the corner stone of biomedical research. Measuring changes at molecular level has allowed biomedical research to understand key physiological and molecular mechanisms in living systems. Proteomics allows analysis of these system level molecular changes and interactions in complex biological samples. Data dependent acquisition (DDA) is the most widely used approach for comprehensive profiling of proteins and metabolites in bottom-up proteomics experiments acquired using LC-MS/MS. This thesis describes novel quality assessment methods used to study orthogonality in the retention time domain (separation dimension) and vital pre-analytical factors affecting the ion intensity (readout dimension) of LC-MS/MS datasets. Thus following statements form the main goals of the thesis -  - Summary of various data pre-processing steps involved in the treatment of label-free LC-MS(/MS) datasets, obtained for a typical proteomics experiment. - Describe the MS1 stage of a LC-MS(/MS) dataset as a second order tensor (three dimensional data). Discuss various physio-chemical origins and effects oforthogonality in the two separation dimensions (m/z and retention time) and readoutdimension (ion intensity).- Presentation of a quality assessment approach, which evaluates orthogonality in the retention time dimension for a pair LC-MS(/MS) chromatograms following correctionof monotonic shifts.- Proposition of a method to annotate unmatched spectra based on the concept of “identification transfer” after correction of monotonic shifts between datasets andassess the FDR associated in matching features based on retention time and m/z coordinates between datasets.- Application of Anova-Simultaneous Component Analysis (ASCA) to determine, which pre-analytical factors influences the ion intensity domain of LC-MS features

ARTS repository - University of Groningen

Mastering data pre-processing for accurate quantitative molecular profiling with liquid chromatography coupled to mass spectrometry

https://pure.rug.nl/ws/files/43784040/Chapter_2.pdf

Mastering data pre-processing for accurate quantitative molecular profiling with liquid chromatography coupled to mass spectrometry

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

ARTS repository - University of Groningen