[论文解读] Initial recommendations for performing, benchmarking, and reporting single-cell proteomics experiments

Laurent Gatto, Ruedi Aebersold+19 more|arXiv (Cornell University)|Jul 19, 2022

Advanced Proteomics Techniques and Applications被引用 20

一句话总结

本文提供最佳实践、质量控制和报告指南，以实现严格、可重复的单细胞蛋白质组学工作流程。

ABSTRACT

Analyzing proteins from single cells by tandem mass spectrometry (MS) has become technically feasible. While such analysis has the potential to accurately quantify thousands of proteins across thousands of single cells, the accuracy and reproducibility of the results may be undermined by numerous factors affecting experimental design, sample preparation, data acquisition, and data analysis. Broadly accepted community guidelines and standardized metrics will enhance rigor, data quality, and alignment between laboratories. Here we propose best practices, quality controls, and data reporting recommendations to assist in the broad adoption of reliable quantitative workflows for single-cell proteomics.

研究动机与目标

• 推动制定社区指南的必要性，以提高单细胞蛋白质组学的准确性和可重复性。
• 提出实验设计、样本制备、数据获取和数据分析的最佳实践。
• 建议质量控制措施和标准化数据报告，以实现跨实验室可比性。

提出的方法

• 提出在单细胞蛋白质组学中用于实验设计和工作流选择的一套最佳实践。
• 提出质量控制检查和基准测试，以评估从样本制备到数据分析各步骤的性能。
• 提供数据报告建议，以使输出标准化并促进实验室之间的比较。

实验结果

研究问题

• RQ1 执行单细胞蛋白质组学实验的基本最佳实践是什么？
• RQ2 应如何实施基准测试和质量控制以确保数据的可靠性？
• RQ3 需要哪些报告标准以实现跨实验室的单细胞蛋白质组学数据可比性？

主要发现

• 一套被推荐的最佳实践，以提高单细胞蛋白质组学工作流程的严格性和可重复性。
• 提出了质量控制框架，以在各实验步骤中监控准确性和可重复性。
• 提供了报告建议，以提高数据透明度和跨实验室的可比性。