Predictive Liquid Chromatography of Peptides Based on Hydrophilic Interactions for Mass Spectrometry-Based Proteomics


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

High-performance liquid chromatography (HPLC) is widely used for separation of complex peptide mixtures before mass spectrometry-based proteome analysis. In this analysis, reversed phase HPLC (RPHPLC) using non-polar stationary phases such as surface-modified silica containing alkyl groups (e.g., C18) is typically employed. Because of the high heterogeneity of proteomic samples, multidimensional separation approaches gained increasing attention recently to tackle this complexity and extremely high range of concentrations. In two-dimensional liquid chromatography, hydrophilic interaction chromatography (HILIC) is often a method of choice for combination with RP-HPLC because it uses reversed-phase type eluents and allows efficient separation of polar peptides. Due to the high degree of orthogonality in this two-dimensional separation space, it is tempting to develop approaches for predicting peptide retention times for HILIC-based separations similar to the ones for RP-HPLC. Recent successful efforts in this area were focused on developing retention coefficient (RC)-based approaches. Herein, we explored the feasibility of using a statistical thermodynamic model for prediction of peptide retention times in HILIC separations and determined the phenomenological parameters of the model for a bare silica column. The performance of the developed model was tested using HPLC-MS analysis of a set of synthetic peptides, as well as a tryptic peptide mixture.

Об авторах

A. Lobas

Tal’roze Institute for Energy Problems of Chemical Physics

Email: mike.gorshkov@gmail.com
Россия, Moscow, 119334

L. Levitsky

Tal’roze Institute for Energy Problems of Chemical Physics

Email: mike.gorshkov@gmail.com
Россия, Moscow, 119334

A. Fichtenbaum

Medical University of Vienna

Email: mike.gorshkov@gmail.com
Австрия, Vienna, 1090

A. Surin

Institute of Protein Research

Email: mike.gorshkov@gmail.com
Россия, Pushchino, Moscow oblast, 142290

M. Pridatchenko

Tal’roze Institute for Energy Problems of Chemical Physics

Email: mike.gorshkov@gmail.com
Россия, Moscow, 119334

G. Mitulovic

Medical University of Vienna

Email: mike.gorshkov@gmail.com
Австрия, Vienna, 1090

A. Gorshkov

Semenov Institute of Chemical Physics

Email: mike.gorshkov@gmail.com
Россия, Moscow, 119991

M. Gorshkov

Tal’roze Institute for Energy Problems of Chemical Physics

Автор, ответственный за переписку.
Email: mike.gorshkov@gmail.com
Россия, Moscow, 119334

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2017

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».