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蛋白质定量是探索疾病发生发展状况和寻找新药靶标的重要手段。在shotgun蛋白组学中,目前常用定量方法包括综合同位素标记后的质谱峰强度方法和无标记定量方法。根据数据类型无标记定量方法可以分为两类:基于鉴定蛋白的质谱数的方法和基于质谱峰强度的方法。本研究主要用EM算法改进基于鉴定蛋白质谱数的定量方法,并用免疫印迹实验获得的酵母全蛋白的丰度来验证EM算法改进后定量的有效性结果表明,改进后的质谱数和蛋白丰度的相关性比改进前有一定的提高。同时,利用这些数据对主要的几种基于鉴定蛋白的质谱数的模型进行了比较,发现PAI模型最好,SpS模型次之,emPAI模型最不适合于蛋白质定量。 相似文献
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基于稳定同位素标记与质谱分析的蛋白质定量算法研究进展 总被引:1,自引:1,他引:0
蛋白质定量研究已成为蛋白质组学的热点,它是疾病相关生物标志物发现的重要途径.基于稳定同位素标记的质谱分析技术是蛋白质定量最常用的方法之一.随着实验方法的发展和改进,定量数据处理方法也在不断更新与完善.一般来说,定量数据处理包括四步:搜库鉴定、图谱定量信息提取与计算、肽段丰度比计算和蛋白质丰度比计算及差异显著性分析,其中后三步是数据处理的核心.目前,后三步中每步都有多种可选算法,这些算法一般都是针对特定实验技术而提出的,缺乏深入的工作对它们进行系统比较和优化.为此,在总结目前主要实验技术方法的基础上,论述了定量算法的现状和存在问题,并针对一些问题提出了可行的解决办法. 相似文献
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反转数据库常被用于估算大规模蛋白质组研究中串联质谱搜索数据库结果的可靠性。然而,对于经典的且现在依然在产出的肽质量指纹谱的数据,这种方法并不适用。为解决该问题,构建了另外一种随机数据库,称为反转错位数据库。这种数据库是在反转数据库的基础上,将序列中的K和R及其后的氨基酸交换位置(对于胰蛋白酶切割的结果)获得。这种处理避免了某些肽段因前后胰蛋白酶酶切位点氨基酸相同而在序列反转后质量依然不变,导致肽质量指纹谱法无法区分的问题。通过串联质谱和肽质量指纹谱测试数据的搜索结果,证明了这种方法同时适用于串联质谱和肽质量指纹谱的数据。这种方法扩大了经典反转数据库的适用范围,将对评估和整合串联质谱和肽质量指纹谱的数据具有重要意义。 相似文献
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