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      用于分析完整蛋白質(zhì)的新型開源軟件
      
			
      
				2019-05-31 14:39:58
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      估計人類基因組中的20,300個基因編碼蛋白質(zhì)。作為完整蛋白質(zhì)形式的蛋白質(zhì)本身的數(shù)量可能高達10億。這一大量數(shù)字使得人類的功能性蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu) - 稱為蛋白質(zhì)組 - 比基因組更難以表征。然而，蛋白質(zhì)組的特征對于理解介導疾病診斷，治療和預防的蛋白質(zhì)的活性和功能至關(guān)重要。理解存在于人體外的環(huán)境中的蛋白質(zhì)也是必要的。
      

      用于分析完整蛋白質(zhì)的新型開源軟件
      

      通常，用于表征蛋白質(zhì)組的蛋白質(zhì)組學數(shù)據(jù)通過液相色譜 -質(zhì)譜(LC-MS)分析策略收集。這樣的儀器旨在通過精確測量電荷，質(zhì)量和重量來揭示蛋白質(zhì)的功能和活性。
      

      由主要作者Jungkap Park和太平洋西北國家實驗室(PNNL)的科學家們發(fā)表的一篇新的“自然方法”論文介紹了Informed-Proteomics，這是一種用于從質(zhì)譜分析中鑒定完整蛋白質(zhì)的新型開源軟件套件。它包含一整套用于自上而下蛋白質(zhì)組學的新型軟件工具，用于分析完整蛋白質(zhì)。
      

      通過提供新的LC-MS特征查找算法，新的數(shù)據(jù)庫搜索算法，半自動學習方法和交互式結(jié)果查看器，高效且簡化的Informed-Proteomics提供了對當前方法的實質(zhì)性改進。
      

      研究蛋白質(zhì)的“本土結(jié)構(gòu)”
      

      在傳統(tǒng)的“自下而上”蛋白質(zhì)組學方法中，蛋白質(zhì)被消化成肽用于質(zhì)譜鑒定。該方法提供了更高的通量，但是關(guān)于完整和活性蛋白質(zhì)形式的結(jié)果可能是不確定的。
      

      自上而下的方法分析每種蛋白質(zhì)，而分子是完整的。通過這種方式，自上而下的蛋白質(zhì)組學保留了關(guān)于翻譯后修飾，同種型和統(tǒng)稱為蛋白質(zhì)形式的分子組合的有價值信息。
      

      共同作者，PNNL綜合組學科學家兼團隊負責人Sam Payne說：“研究一種蛋白質(zhì)的天然結(jié)構(gòu)非常重要”，因為有關(guān)該蛋白質(zhì)的更多信息得以保存。然而，他補充說，“整個蛋白質(zhì)的研究存在非常獨特的挑戰(zhàn)。”
      

      自上而下的蛋白質(zhì)組學的技術(shù)障礙是“達到你想要的規(guī)模，”佩恩說。從自上而下方法得到的光譜要復雜得多，并且需要新的軟件工具和新算法來滿足他所謂的測量細胞中所有蛋白質(zhì)的“極具挑戰(zhàn)性”的想法。
      

      “自上而下，你所尋求的是非常大的，”佩恩說 - 這需要正確的數(shù)學“來組織一種有效的搜索方式。”
      

      “搜索空間”和乳腺癌測試
      

      為什么這么大規(guī)模?例如，在自上而下的蛋白質(zhì)組學中，完整蛋白質(zhì)的大小意味著電離后的信號在很多維度上展開。另一方面，佩恩所謂的潛在蛋白質(zhì)的“搜索空間”非常大。蛋白質(zhì)的組合世界可以達到十億。
      

      作者通過使用已知具有顯著差異的人 - 小鼠異種移植腔和基底乳腺腫瘤樣本，與其他幾種流行的自上而下蛋白質(zhì)組學工具一起評估了Informed-Proteomics。
      

      在分析兩種乳腺癌亞型中的3,000多種蛋白質(zhì)形式時，PNNL的作者發(fā)現(xiàn)，與最近使用不同方法的自上而下分析相比，他們的新軟件工具發(fā)現(xiàn)差異表達的蛋白質(zhì)形式多十倍。
      

      PNNL作者的一個優(yōu)勢來自于PNNL在儀器和信息學方面“在自上而下的領(lǐng)先分析中的悠久歷史”，Payne表示，這一事實反映了共同作者Richard D. Smith的工作。“作為一個團隊，我們可以在分析的各個方面進行改進，包括計算和技術(shù)。”
      

      目前，液相色譜和質(zhì)譜儀器的數(shù)據(jù)集質(zhì)量普遍提高，同時樣品處理方案的質(zhì)量也在不斷提高。本文的作者報告說，由于需要處理大量更復雜的自頂向下質(zhì)譜，因此迫切需要開發(fā)用于自信蛋白質(zhì)鑒定和定量的算法和軟件工具。
      
			

			
        
      
			
      
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