Removing the Hidden Data Dependency of DIA with Predicted Spectral Libraries

Abstract: Data‐independent acquisition (DIA) generates comprehensive yet complex mass spectrometric data, which imposes the use of data‐dependent acquisition (DDA) libraries for deep peptide‐centric detection. Here, it is shown that DIA can be redeemed from this dependency by combining predicted fragment intensities and retention times with narrow window DIA. This eliminates variation in library building and omits stochastic sampling, finally making the DIA workflow fully deterministic. Especially for clinical proteomics, this has the potential to facilitate inter‐laboratory comparison.

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch

Erschienen in
Removing the Hidden Data Dependency of DIA with Predicted Spectral Libraries ; volume:20 ; number:3-4 ; year:2020 ; extent:4
Proteomics ; 20, Heft 3-4 (2020) (gesamt 4)

Urheber
Van Puyvelde, Bart
Willems, Sander
Gabriels, Ralf
Daled, Simon
De Clerck, Laura
Vande Casteele, Sofie
Staes, An
Impens, Francis
Deforce, Dieter
Martens, Lennart
Degroeve, Sven
Dhaenens, Maarten

DOI
10.1002/pmic.201900306
URN
urn:nbn:de:101:1-2022061708305429336662
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:31 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Van Puyvelde, Bart
  • Willems, Sander
  • Gabriels, Ralf
  • Daled, Simon
  • De Clerck, Laura
  • Vande Casteele, Sofie
  • Staes, An
  • Impens, Francis
  • Deforce, Dieter
  • Martens, Lennart
  • Degroeve, Sven
  • Dhaenens, Maarten

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