不是2023

整合PaSER提供的实时数据库搜索和智能采集，突破数据分析瓶颈

普遍可用的

• 所有现在和未来timsTOF职业而且fleX平台是PaSER可访问的
  

4 d-proteomics™

• ccs支持的数据是丰富的，即使如此，实时数据库搜索功能是PaSER的现实，包括磷酸化等pms

GPU强大的并行能力

• PaSER是GPU驱动的，在数千个CUDA核心上提供强大的计算能力

PaSER数据回顾

• 查看您的数据的复杂细节，从高水平的实验信息到特定的片段离子光谱感兴趣的信心，从所有PaSER盒子上的集成查看器

• PaSER是智能的，在样品采集结束时，用户定义的蛋白质或肽的资格决定了样品队列的进展，这检查适用性，节省宝贵的样品，昂贵的消耗品和仪器时间
  

• 不用再担心注射那些珍贵的样本了。
  
• 不用再担心浪费仪器时间。
  
• 不用再担心那些使用昂贵试剂和样品准备的样品，只需要在性能较差的系统上注射。
  
• 不再需要等待QC运行来确定系统的适用性。
  
• 在方法开发过程中不再等待搜索结果。
  
  

TIMScore通过启用CCS维度，为真正的4d -蛋白质组学提供最大数量的PSM，肽和蛋白质识别。

PaSER搜索算法正常运行，结合预测和测量CCS值的比较，并为每个光谱的前5个候选肽计算TIMScore。

TIMScore的优势是在肽验证和错误发现率(FDR)估计步骤中实现的。在不启用ccs的算法中，只有两个维度可以用来估计FDR率，因此区分线适合1%的误差(面板a)来区分正向和反向候选肽。使用TIMScore和额外的CCS维度，候选肽可以在3维(面板B)中向量化，允许应用鉴别轮廓平面以实现相同的1%误差。

应用鉴别平面提供了更高的准确性和精密度，有助于在标准二维中验证以前得分较低的psm。

PaSER 2023能够利用Lilley、Rasler和Demichev实验室流行的DIA- nn(神经网络DIA)软件的定制版本来处理DIA- pasef工作流。TIMS DIA-NN能够实现可靠、稳健和定量准确的大规模实验。PaSER对DIA - pasef工作流使用相同的流机制，实时MS和DIA帧从采集PC流到PaSER盒。这些dia-PASEF数据被处理并存储在PaSER盒子上。在采集结束时触发光谱库搜索，并记录结果。TIMScore支持的DDA搜索结果可以很容易地用于构建谱库，或者可以从其他流行工具导入谱库。在项目结束时，用户可以触发运行匹配分析，以查看跨项目的定量概要。这为用户提供了一个PASEF和dia-PASEF数据分析的集成环境。

炽热的搜索速度和不妥协的搜索结果。

A)使用PaSER对人类细胞裂解液进行重复DDA运行，以获得实时结果，并以MaxQuant为基准

B)使用PaSER对人类细胞裂解液进行重复DDA运行，以获得实时结果，并以MaxQuant为基准

C) PaSER和MaxQuant可以识别97%相同的蛋白质和近90%相同的肽。

PaSER提供从实时搜索中获得的一致结果，与对相同数据的离线搜索相同。由于数据库搜索算法是在GPU上运行的，与基于CPU的搜索相比，搜索时间可以忽略不计。

除了实时搜索，搜索更大空间的具体应用的机会，包括包括肽类研究，成为现实。在DDA搜索中，以黄金标准为基准的PaSER表现一样好，甚至更好。

利用实时识别的优势，大大减少所需的时间dda-PASEF运行间匹配(MBR)无标签定量(LFQ)。

• 对CCS增强id使用TIMScore
• 通常，1/20的获取时间来执行量化
• 使用PaSER节省大量时间

在开始工作流程的定量部分之前，可以轻松识别不良样本，并在PaSER上使用Run & Done重新获取它们。我们的IM过滤XIC基于定量工作流是由普查算法(https://doi.org/10.1002/0471250953.bi1312s29）.

TIMS Viz提供了强大的功能，可以查看从未见过的4-D蛋白质组学数据。四孔和TOF上游的流动性分离和聚焦导致等压和近等压物质的分离。使用其他技术，在PTM富集和复杂样品分析的情况下，共洗脱物种在质量共片段中是等压或接近等压的。timsTOF Pro/flex通过首先通过碰撞横截面分离离子来避免这种情况。对此类事件进行可视化、搜索和排序的能力以前从未出现过。雷竞技贴吧我们将等压质量定义为具有不同迁移率值的迁移率偏移质量对齐(MOMA)， TIMS Viz可以在复杂运行中梳理出此类事件。雷竞技贴吧TIMS Viz允许您根据自己的判断设置公差，同时覆盖数据库搜索后观察到的特征和psm。TIMS Viz可以让你看到你以前不知道的东西。