フーリエ変換質量分析（FTMS）の質量測定誤差：分布、再調整、およびアプリケーション

ハイブリッド線形トラップ四重極フーリエ変換（LTQ-FT）イオンサイクロトロン共鳴質質量分析計は、高精度と分解能を備えた機器であり、ペプチドとタンパク質の同定と定量化に広く使用されています。ただし、システム内の時間依存エラーは、これらの機器の精度の悪化につながり、データベース検索での質量誤差トレランス（MET）の決定に悪影響を与える可能性があります。ここでは、LTQ/FT前駆体イオン質量誤差の包括的な議論が提供されます。質量誤差分布の調査に基づいて、改善された再調整式を提案し、自動キャリブレーションにグラフィックユーザーインターフェイス（GUI）を採用する新しいツールFTDR（Forier-Transform Data Recalibration）を導入します。キャリブレーションは、質量誤差分布をより密接に正規分布に近似し、標準偏差（SD）を減らすように調整できることがわかった。その結果、データベース検索のために、データベース検索結果の仕様と検証のために、新しい戦略、LDSF（大規模なMETデータベース検索とSmall Met Filtration）を提示します。名前が示すように、大規模なデータベース検索が実行され、検索結果は、高自信の結果から推定された統計METを使用してフィルタリングされます。この戦略を標準のタンパク質データセットと複雑なデータセットに適用することにより、LDSFが結果検証手順の感度を大幅に改善できることを実証します。

The hybrid linear trap quadrupole Fourier-transform (LTQ-FT) ion cyclotron resonance mass spectrometer, an instrument with high accuracy and resolution, is widely used in the identification and quantification of peptides and proteins. However, time-dependent errors in the system may lead to deterioration of the accuracy of these instruments, negatively influencing the determination of the mass error tolerance (MET) in database searches. Here, a comprehensive discussion of LTQ/FT precursor ion mass error is provided. On the basis of an investigation of the mass error distribution, we propose an improved recalibration formula and introduce a new tool, FTDR (Fourier-transform data recalibration), that employs a graphic user interface (GUI) for automatic calibration. It was found that the calibration could adjust the mass error distribution to more closely approximate a normal distribution and reduce the standard deviation (SD). Consequently, we present a new strategy, LDSF (Large MET database search and small MET filtration), for database search MET specification and validation of database search results. As the name implies, a large-MET database search is conducted and the search results are then filtered using the statistical MET estimated from high-confidence results. By applying this strategy to a standard protein data set and a complex data set, we demonstrate the LDSF can significantly improve the sensitivity of the result validation procedure.