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。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。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。