A normalized signal calibration with a long-term reference improves the robustness of RPLC-MRM/MS lipidomics in plasma

脂类学 再现性 校准 色谱法 化学 规范化(社会学) 重复性 稳健性(进化) 质谱法 分析化学(期刊) 计算机科学 生物系统 统计 数学 生物 生物化学 基因 人类学 社会学
作者
Bohdan Babiy,Rebeca Busto,Óscar Pastor
出处
期刊:Analytical and Bioanalytical Chemistry [Springer Science+Business Media]
卷期号:413 (15): 4077-4090 被引量:10
标识
DOI:10.1007/s00216-021-03364-x
摘要

Improving the reliability of quantification in lipidomic analyses is crucial for its successful application in the discovery of new biomarkers or in clinical practice. In this study, we propose a workflow to improve the accuracy and precision of lipidomic results issued by the laboratory. Lipid species from 11 classes were analyzed by a targeted RPLC-MRM/MS method. The peak areas of species were used to estimate concentrations by an internal standard calibration approach (IS-calibration) and by an alternative normalization signal calibration schema (NS-calibration). The latter uses a long-term reference plasma material as a matrix-matched external calibrator whose accuracy was compared to the NIST SRM-1950 mean consensus values reported by the Interlaboratory Lipidomics Comparison Exercise. The bias of lipid concentrations showed a good accuracy for 69 of 89 quantified lipids. The quantitation of species by the NS-calibration schema improved the within- and between-batch reproducibility in quality control samples, in comparison to the usual IS-calibration approach. Moreover, the NS-calibration workflow improved the robustness of the lipidomics measurements reducing the between-batch variability (relative standard deviation <10% for 95% of lipid species) in real conditions tested throughout the analysis of 120 plasma samples. In addition, we provide a free access web tool to obtain the concentration of lipid species by the two previously mentioned quantitative approaches, providing an easy follow-up of quality control tasks related to lipidomics.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Brave发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
casey完成签到 ,获得积分10
5秒前
泠然冷云完成签到 ,获得积分10
7秒前
大意的火龙果完成签到 ,获得积分10
9秒前
灵巧一手完成签到,获得积分10
12秒前
沫荔完成签到 ,获得积分10
13秒前
18秒前
Eric发布了新的文献求助10
22秒前
元皓完成签到 ,获得积分10
24秒前
冷静的茗茗完成签到,获得积分10
27秒前
归海一刀完成签到 ,获得积分10
28秒前
计划逃跑完成签到 ,获得积分10
35秒前
小二郎应助科研通管家采纳,获得10
46秒前
pengpengpeng完成签到,获得积分10
51秒前
胖宏完成签到 ,获得积分10
51秒前
悦耳的城完成签到 ,获得积分10
52秒前
一个爱打乒乓球的彪完成签到 ,获得积分10
52秒前
铜豌豆完成签到 ,获得积分10
54秒前
rover完成签到,获得积分10
57秒前
酷酷静白完成签到 ,获得积分10
58秒前
江江完成签到 ,获得积分10
59秒前
我本人lrx完成签到 ,获得积分10
1分钟前
瘦瘦的枫叶完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Yvan发布了新的文献求助10
1分钟前
我要看文献完成签到 ,获得积分10
1分钟前
llmm发布了新的文献求助10
1分钟前
Kao应助胖宏采纳,获得10
1分钟前
我是笨蛋完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
须眉交白完成签到,获得积分10
1分钟前
dream完成签到 ,获得积分10
1分钟前
raven456发布了新的文献求助10
1分钟前
白嫖论文完成签到 ,获得积分10
1分钟前
丘比特应助瞿寒采纳,获得10
1分钟前
卡乐李发布了新的文献求助10
1分钟前
llmm完成签到,获得积分10
1分钟前
112完成签到,获得积分10
1分钟前
呼延坤完成签到 ,获得积分10
1分钟前
单纯的忆安完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Single Cell Analysis of the Tumor Microenvironment Landscape Across the Disease Spectrum of Multiple Myeloma 1000
2026年中国辛酸癸酸聚乙二醇甘油酯行业市场现状调查及投资机会研判报告 1000
2026年中国辛酸癸酸聚乙二醇甘油酯行业市场规模及竞争格局分析报告 1000
模型平均及其应用 900
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
The Cambridge History of China 英文版16册 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7331503
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8945951
关于积分的说明 18975207
捐赠科研通 6985822
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3216880
关于科研通互助平台的介绍 2383416
邀请新用户注册赠送积分活动 2196527