TopN, AGC, Injection Time의 상호작용

TopN, AGC, Injection Time의 상호작용

— 우리는 세 개의 파라미터를 조정하는 것이 아니라, 하나의 ‘시간’을 나누고 있다

DDA method를 세팅할 때
보통은 하나씩 따로 생각한다.

• TopN을 몇 개로 할지
• AGC target을 얼마나 줄지
• injection time을 얼마나 줄지

각각은 명확해 보인다.

• TopN → 몇 개를 선택할지
• AGC → 얼마나 많은 ion을 모을지
• injection time → 얼마나 오래 모을지

그래서 자연스럽게 이렇게 접근한다.

“TopN을 늘려서 더 많이 보고,
AGC를 높여서 더 좋은 signal을 얻고,
injection time도 충분히 주자”

문제는
이 세 가지가 동시에 성립하지 않는다는 데 있다.

모든 것은 ‘cycle time’ 안에서 일어난다

DDA에서 가장 중요한 자원은
사실 resolution도, sensitivity도 아니다.

👉 시간이다

LC peak는 흘러가고 있고,
MS는 그 짧은 시간 안에서

• MS1 한 번
• MS/MS 여러 번

을 끝내야 한다.

이 전체가 바로 cycle time이다.

TopN이 늘어난다는 것의 의미

TopN을 늘린다는 것은
한 cycle에서 더 많은 precursor를 분석하겠다는 뜻이다.

겉으로 보면 좋은 선택이다.

• 더 많은 peptide
• 더 높은 coverage

하지만 동시에 이런 일이 일어난다.

👉 각 precursor에 쓸 수 있는 시간이 줄어든다

실제 상황

• TopN = 10
  → precursor당 충분한 시간 확보
• TopN = 20
  → precursor당 시간 절반

결과는 단순하다.

• 더 많이 보지만
• 하나하나는 덜 정확하게 본다

AGC target은 ‘얼마나 채울 것인가’의 문제다

AGC(Automatic Gain Control)는
얼마나 많은 ion을 모을지를 결정한다.

AGC를 높이면

• 더 많은 ion 축적
• signal 안정성 증가

그래서 자연스럽게 이렇게 생각한다.

“AGC는 높을수록 좋은 거 아닌가?”

하지만 여기서 문제가 생긴다.

AGC는 항상 injection time과 연결된다

AGC는 목표일 뿐이고
실제로는 injection time 동안 ion을 모은다.

즉,

👉 AGC를 채우려면 시간이 필요하다

두 가지 상황

1) AGC target 낮음

→ 빠르게 채움
→ injection time 짧게 끝남

2) AGC target 높음

→ 채우는 데 오래 걸림
→ injection time 길어짐

여기서 중요한 포인트

👉 injection time이 길어지면 scan speed가 느려진다

injection time은 ‘기다림’이다

injection time은
MS가 ion을 모으기 위해 기다리는 시간이다.

이 시간이 길어질수록

• signal quality는 좋아지지만
• 전체 cycle은 느려진다

실제 상황

• injection time 20 ms → 빠른 cycle
• injection time 100 ms → 느린 cycle

이 차이는 단순히 “느리다”가 아니라

👉 다음 precursor를 놓칠 확률이 증가한다

세 가지가 만나면 생기는 일

이제 세 변수를 같이 보면
문제가 명확해진다.

상황 1: TopN ↑ + AGC ↑ + injection time ↑

이건 흔히 하는 실수다.

“더 많이 보고, 더 잘 보자”

결과

• 각 scan 시간 증가
• cycle time 급증
• LC peak sampling 부족

최종 결과

• 일부 peptide 놓침
• quantification 불안정
• reproducibility 저하

상황 2: TopN ↑ + AGC ↓

많이 보는 대신
각각의 quality를 희생하는 전략이다.

결과

• precursor 수 증가
• 하지만 signal 약함

문제

• identification confidence 저하
• false positive 증가 가능

상황 3: AGC ↑ + TopN ↓

정확도를 우선하는 전략이다.

결과

• 높은 quality MS/MS
• 하지만 sampling 부족

문제

• coverage 감소
• biological 해석 제한

실제 실험에서 나타나는 패턴

이 세 변수의 조합은
데이터에서 특정 패턴으로 드러난다.

1) TopN이 너무 높을 때

• 많은 peptide 검출
• 하지만 peak sampling 부족
• quantification 불안정

2) AGC가 너무 높을 때

• MS/MS quality 좋음
• 하지만 scan 속도 느림
• 일부 peptide 미검출

3) injection time이 길 때

• low abundance peptide는 좋아짐
• 하지만 전체 coverage 감소

가장 중요한 숨겨진 변수: LC peak width

이 모든 상호작용은
LC peak width와 연결된다.

핵심

👉 cycle time < peak width

이 조건이 깨지는 순간
모든 설정은 무의미해진다.

실무에서 쓰는 현실적인 전략

이론보다 중요한 건
실제 적용 방법이다.

Step 1: cycle time 먼저 설정

• 목표: 1~2초

Step 2: TopN 조정

• peak sampling 확보 기준

Step 3: AGC & injection time 조정

• sensitivity vs speed 균형

Step 4: chromatogram 확인

• 실제 peak sampling 체크

실제 Orbitrap 추천 범위 (실무 기준)

Discovery DDA

• TopN: 10~20
• AGC: 1e5 ~ 2e5
• injection time: 50~100 ms

Quant 중심

• TopN: 5~10
• AGC: 높게
• injection time: 충분히 확보

Fast LC

• TopN 낮게
• injection time 짧게
• scan speed 우선

우리가 자주 놓치는 것

이 세 변수는
독립적으로 조정하는 것이 아니다.

👉 하나를 바꾸면 나머지가 자동으로 변한다

가장 위험한 착각

“각각 최적값을 찾으면 된다”

하지만 실제로는

👉 조합이 최적이어야 한다

핵심 정리

TopN, AGC, injection time은

• 각각 다른 역할을 하는 것처럼 보이지만
• 실제로는 하나의 문제를 다루고 있다

👉 시간을 어떻게 나눌 것인가

결론

DDA에서 우리가 얻는 데이터는
장비가 만들어낸 결과가 아니다.

이건

👉 시간을 어떻게 배분했는지의 결과다

마지막 질문

다음에 method를 설정할 때
이 질문을 반드시 해야 한다.

“나는 더 많은 것을 보고 싶은가,
아니면 더 정확하게 보고 싶은가,
그리고 그 대가로 무엇을 포기하고 있는가?”

이 질문 하나가
method의 완성도를 결정한다