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多維液相色譜質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)及其在人類肝臟蛋白質(zhì)組學(xué)研究中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2020-08-15 22:15
【摘要】: 肝臟是人體最大的實(shí)質(zhì)器官之一,是人體物質(zhì)代謝、能量轉(zhuǎn)換及供應(yīng)的中心,在人體的生命活動(dòng)中占有重要地位;同時(shí),肝臟也是常見(jiàn)的病原體持續(xù)感染的場(chǎng)所,因此,對(duì)肝臟蛋白質(zhì)組的研究有助于人們對(duì)肝臟正常生理功能以及肝臟疾病機(jī)制的深入了解。本文主要是以多維液相色譜質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)為研究平臺(tái),以肝臟組織為研究對(duì)象,對(duì)蛋白質(zhì)組學(xué)研究中的一些基本問(wèn)題:如生物樣品的分離,質(zhì)譜鑒定的重現(xiàn)性,低豐度蛋白質(zhì)的質(zhì)譜檢測(cè),鑒定結(jié)果的可信度以及質(zhì)譜數(shù)據(jù)的充分挖掘與利用等方面作系統(tǒng)的研究,為進(jìn)一步的規(guī);鞍踪|(zhì)學(xué)研究提供參考。 蛋白質(zhì)組學(xué)的基本目標(biāo)是盡可能的鑒定到生物體所表達(dá)的全套蛋白質(zhì),隨著質(zhì)譜技術(shù)的發(fā)展和完善,高通量地分析生物體的蛋白質(zhì)組成已經(jīng)成為可能。但是生物樣品的高度復(fù)雜性嚴(yán)重干擾了蛋白質(zhì)的質(zhì)譜鑒定。因此有必要對(duì)生物樣品進(jìn)行預(yù)分離以簡(jiǎn)化樣品組成。在第二章中,我們搭建和優(yōu)化了液相色譜質(zhì)譜平臺(tái),從蛋白質(zhì)水平和蛋白的酶切肽段水平分別對(duì)生物樣品進(jìn)行預(yù)分離。在蛋白質(zhì)水平,我們優(yōu)化了反相色譜(RPLC)對(duì)復(fù)雜生物樣品的分離效果。在肽段水平,我們搭建了離線的SCX-RPLC兩維液相色譜體系。我們利用建立的多維液相色譜質(zhì)譜技術(shù)平臺(tái),采取重復(fù)多次運(yùn)行策略構(gòu)建了目前世界上規(guī)模最大的人類肝臟蛋白質(zhì)組表達(dá)譜。通過(guò)6次重復(fù)的實(shí)驗(yàn),共獲得了6,000,000余張二級(jí)質(zhì)譜圖,通過(guò)SEQUEST軟件對(duì)人類蛋白質(zhì)IPI3.07數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索,在90%的可信度水平下共鑒定到35658個(gè)去冗余肽段,用Buildsummary軟件合并后,共得到13150個(gè)去冗余蛋白質(zhì)(或蛋白質(zhì)Group),其中雙肽段以上匹配蛋白質(zhì)為7001個(gè)。對(duì)雙肽段匹配蛋白質(zhì)的理化性質(zhì)、功能及亞細(xì)胞定位進(jìn)行了全面分析,說(shuō)明重復(fù)“Shotgun”策略是一種高通量、高靈敏度的蛋白質(zhì)組研究策略。同時(shí)我們也分析了蛋白質(zhì)被質(zhì)譜檢測(cè)頻次與蛋白質(zhì)豐度之間的關(guān)系,通過(guò)重復(fù)的ESI-RPLC-MS/MS技術(shù)可以鑒定更多的低豐度蛋白質(zhì)。另外,相同的蛋白質(zhì)在不同批次中被鑒定也起到相互印證的作用,從而增加鑒定結(jié)果的可信度。 在規(guī);鞍踪|(zhì)組學(xué)研究中,鑒定結(jié)果的可靠性越來(lái)越受到人們的關(guān)注。在第三章中,應(yīng)用全新的LTQ-FTICR質(zhì)譜儀器,我們對(duì)質(zhì)量準(zhǔn)確度對(duì)鑒定結(jié)果可信度的影響進(jìn)行了研究。質(zhì)譜儀器的質(zhì)量準(zhǔn)確度是質(zhì)譜儀器的關(guān)鍵參數(shù),在蛋白質(zhì)的定性分析中起重要作用,我們對(duì)LTQ,F(xiàn)T-full(全掃描模式)及FT-SIM(選擇離子監(jiān)控模式)三種質(zhì)譜采集模式下的分辨率,質(zhì)譜掃描時(shí)間,質(zhì)量準(zhǔn)確度進(jìn)行了考察,分析了不同質(zhì)量準(zhǔn)確度數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫(kù)檢索中可信度過(guò)濾參數(shù)的變化,高質(zhì)量準(zhǔn)確度條件下鑒定肽段的deltaCn值普遍升高,Xcorr值下降。我們的研究表明,鑒定結(jié)果的可信度與質(zhì)譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量準(zhǔn)確度和母離子質(zhì)量誤差設(shè)置密切相關(guān)。對(duì)FT的數(shù)據(jù)進(jìn)行了Sequest和Mascot算法的比較,肽段和蛋白的重疊率均在70%以上。這兩種軟件均可用于FT數(shù)據(jù)的檢索,但mascot對(duì)質(zhì)量準(zhǔn)確度更為敏感。基于以上分析,我們獲得了一組高可信度、高質(zhì)量準(zhǔn)確度的中國(guó)人健康肝臟蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)集(4898個(gè)蛋白質(zhì),2640個(gè)蛋白質(zhì)Group)。 質(zhì)譜數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏著豐富的信息,對(duì)質(zhì)譜數(shù)據(jù)的充分挖掘是當(dāng)前蛋白質(zhì)組研究的難點(diǎn)。SNPs是人類基因組中最為常見(jiàn)的一種遺傳多態(tài)性,具有數(shù)量多、分布廣和穩(wěn)定遺傳等特點(diǎn),它與生物個(gè)體差異和許多疾病直接相關(guān),是決定人類疾病易感性和藥物反應(yīng)差異的主要因素。長(zhǎng)期以來(lái),對(duì)SNP的發(fā)掘和鑒定一直是以基因水平的分析為基礎(chǔ)的。在第四章中,我們首次提出了一套完整的基于液質(zhì)聯(lián)用質(zhì)譜數(shù)據(jù)的肽段nsSNP位點(diǎn)發(fā)掘的策略和技術(shù)路線。利用構(gòu)建的肽庫(kù),我們對(duì)先前的質(zhì)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了重新解析,發(fā)現(xiàn)了一系列由于nsSNP導(dǎo)致的氨基酸突變的肽段和蛋白質(zhì),從而在蛋白質(zhì)水平驗(yàn)證了這些SNP的存在。 在前期工作中,我們發(fā)現(xiàn)生物樣品中蛋白質(zhì)的豐度確實(shí)與該蛋白質(zhì)的酶解肽段被質(zhì)譜儀檢測(cè)到的頻率有關(guān)系。在第五章中,基于我們建立的液質(zhì)聯(lián)用平臺(tái),利用相對(duì)簡(jiǎn)單的酵母體系建立了根據(jù)差異樣品中共同鑒定蛋白質(zhì)的肽段檢測(cè)頻率的比值來(lái)發(fā)現(xiàn)差異蛋白尋找生物標(biāo)志物的方法,并對(duì)不同歸一化方法進(jìn)行了比較分析,并將建立的非標(biāo)定量方法成功地應(yīng)用于肝癌細(xì)胞模型HepG2和HepG2-HBx細(xì)胞系的差異蛋白質(zhì)組研究中。
【學(xué)位授予單位】:中國(guó)人民解放軍軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2007
【分類號(hào)】:R575
【圖文】:

掃描模式,質(zhì)量誤差


值是對(duì)質(zhì)譜鑒定結(jié)果進(jìn)行過(guò)濾篩選的兩個(gè)重要參數(shù)。圖3一4A,B,C顯示的是設(shè)置不同掃描模式下,鑒定膚段的Xcorr值分布。隨著Xcorr值和deltaCn值的增大,鑒定膚段的假陽(yáng)性率減小(圖3一4D),當(dāng)xcorr值足夠大時(shí)甚至不用考慮deltacn值就可以得到很低的假陽(yáng)性率,同樣當(dāng)deltaCn值足夠大時(shí)不用考慮Xcorr值也可以得到很低的假陽(yáng)性率。 Peng[18]和Qian[19]也觀察到了這樣的規(guī)律。從圖3一4A可以看出,對(duì)于LTQ數(shù)據(jù),很多質(zhì)量誤差較大的膚段也具有較高的xcorr值,這是由于LTQ模式下質(zhì)譜采集數(shù)據(jù)的質(zhì)量準(zhǔn)確度較低所致,因此在數(shù)據(jù)庫(kù)檢索時(shí)如果設(shè)置的質(zhì)量誤差過(guò)大將會(huì)過(guò)濾掉一些可能是正確匹配的結(jié)果。而對(duì)于FT一fun和FT一SIM這兩種模式,其Xcorr值分別分布在士20PPM和士SPPM范圍內(nèi)(圖3一4B

碰撞誘導(dǎo)解離,碎片離子,母離子,質(zhì)譜圖


Fig們包含nsSNP位點(diǎn)信息的膚段質(zhì)譜圖分析(A)司z為1118.56的母離子膚段的碰撞誘導(dǎo)解離碎片離子FTMs艦s圖(B)耐z為1090.53的母離子膚段的碰撞誘導(dǎo)解離碎片離子FTMs從s圖83

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 陳明;多維液相色譜質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)及其在人類肝臟蛋白質(zhì)組學(xué)研究中的應(yīng)用[D];中國(guó)人民解放軍軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院;2007年



本文編號(hào):2794734

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