世界领先的服务科学公司Thermo Fisher Scientific Inc.今天宣布了一份新的应用报告，题为“在LTQ Orbitrap XL ETD上使用联合ETD和CID方法提高磷酸酪氨酸蛋白组覆盖率”。该申请说明是与荷兰蛋白质组学中心合作的结果，特别是乌得勒支大学由阿尔伯特·赫克领导的生物分子质谱和蛋白质组学小组。该研究证明了电子转移解离(ETD)和碰撞诱导解离(CID)是互补的碎片化技术，当在Thermo Scientific LTQ Orbitrap XL ETD质谱仪上同时使用时，比仅依靠CID的质谱(MS)方法提供了更大的磷蛋白组覆盖范围。通过使用智能数据依赖决策树(DDDT)逻辑来选择是否实时执行ETD或CID，可以识别更多的磷酸肽，并明确确定磷酸化位点。申请须知可于下列网址下载www.thermoscientific.com/orbitrap

可逆酪氨酸磷酸化在许多细胞过程中发挥重要作用，如生长，分化和迁移。由于异常酪氨酸磷酸化已被证明影响许多癌症的过程，检测和位点特异性定位酪氨酸磷酸化对了解癌症机制是重要的。低丰度(与非磷酸化的多肽相比)和酪氨酸磷酸化的动态性质使其难以检测。多种策略，包括免疫亲和富集磷酸蛋白和磷酸肽富集之前的MS，已被开发来克服酪氨酸磷酸化的不足表征。尽管这些方法取得了进展，但对酪氨酸磷蛋白组的表征还远远不够全面，需要进行持续的方法开发。

应用说明比较了两种方法，以确定和定位酪氨酸磷酸化酪氨酸肽免疫亲和纯化的过钒酸盐处理的HeLa细胞。一种是通过ETD和CID对每个肽段进行分段的传统方法。另一种方法是使用DDDT逻辑实时选择最有效的分离技术(ETD或CID)，取决于肽的质荷比(m / z)及其荷电状态(z）.

LTQ Orbitrap XL ETD^TM获得高分辨率的全扫描光谱^TM然后使用线性离子阱进行ETD或CID测试。其卓越的质量分辨率使DDDT逻辑可以使用全扫描光谱中的信息来实时决定使用哪种破碎方法。数据用Thermo Scientific Proteome Discoverer软件处理，该软件专门用于处理CID和ETD光谱的原始数据。它提供了ETD数据的搜索算法，并结合了多个搜索引擎和分离技术的结果。

与传统方法相比，使用智能DDDT逻辑时，多识别30%的酪氨酸磷酸肽。在这两种方法中，只有ETD或CID识别了大量的磷酸肽，这表明这两种技术是真正互补的。ETD对三个或三个以上电荷的多肽最有效，而CID对双电荷的多肽最有效。利用实时DDDT逻辑生成的互补ETD和CID光谱产生的几乎完整的片段离子系列，使酪氨酸磷酸化位点的明确测定成为可能。

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