【摘要】：各質(zhì)譜廠商通常使用不同的軟件進(jìn)行蛋白鑒定和定量,導(dǎo)致獲得的數(shù)據(jù)和結(jié)果的通用性不佳。另外,目前蛋白質(zhì)定量的準(zhǔn)確性仍有提升空間。因此,開發(fā)一個標(biāo)準(zhǔn)化、自動化且定量更準(zhǔn)確的蛋白質(zhì)定量流程具有現(xiàn)實意義。采用肽段保留時間對齊和回歸技術(shù),可有效地減少中低豐度肽段鑒定信息缺失帶來的影響,提高中低豐度蛋白的定量能力。一個綜合考慮信號峰寬分布、保留時間分布以及肽段同位素模式分布等因素的肽段篩選器,可以有效地過濾掉不適宜定量的肽段信號,使肽段離子流色譜(XIC)峰定量面積的計算更為準(zhǔn)確。該流程由數(shù)據(jù)開源轉(zhuǎn)換、保留時間對齊與回歸定量、肽段篩選器等模塊構(gòu)成,可準(zhǔn)確定量不同平臺產(chǎn)出的質(zhì)譜數(shù)據(jù),并明顯改善低豐度蛋白的無標(biāo)定量。經(jīng)對比,該流程對蛋白質(zhì)組學(xué)動態(tài)范圍標(biāo)準(zhǔn)蛋白集(UPS2)的定量比MaxQuant和Proteome Discoverer的定量更準(zhǔn)確。
[Abstract]:Different mass spectrometry manufacturers usually use different software for protein identification and quantification, which results in poor generality of the obtained data and results. In addition, there is room for improvement in the accuracy of protein quantification. Therefore, it is of practical significance to develop a standardized, automated and more accurate protein quantification process. By using peptide retention time alignment and regression techniques, the effects of missing identification information on low and middle abundance peptide segments can be effectively reduced, and the quantitative ability of low and medium abundance proteins can be improved. A peptide filter which considers the distribution of peak width, retention time and isotopic pattern of peptide segment can effectively filter out unsuitable peptide segment signal. It is more accurate to calculate the quantitative area of (XIC) peak in peptide ion current chromatography. The process is composed of data open source conversion, retention time alignment and regression quantification, peptide screening and so on, which can accurately quantify mass spectrum data from different platforms and improve the non-standard quantification of low abundance protein. By comparison, the quantification of standard protein set (UPS2) in proteomics dynamic range was more accurate than that of MaxQuant and Proteome Discoverer.
【作者單位】： 蛋白質(zhì)組學(xué)國家重點實驗室北京蛋白質(zhì)組研究中心軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院放射與輻射醫(yī)學(xué)研究所;復(fù)旦大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國際科技合作項目《蛋白質(zhì)組信息學(xué)關(guān)鍵技術(shù)及分析系統(tǒng)研發(fā)》(2014DFB30010) 青年科學(xué)基金項目《利用高解析度質(zhì)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行中低豐度蛋白質(zhì)無標(biāo)定量的研究》(31200992)資助
【分類號】：O629.73;O657.63

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8 崔培s

本文編號：2300774