基于电子捕获裂解/电子转运裂解串联质谱技术的蛋白质组学研究

蛋白质组学的兴起带动了质谱技术的快速发展,而质谱技术的进步则拓宽了蛋白质组学研究问题的广度.最近10年内,肽段或完整蛋白质在质谱仪中的裂解技术——电子捕获裂解(electron capture dissociation,ECD)与电子转运裂解(electron transfer dissociation,ETD)逐渐发展起来.ECD和ETD在蛋白质组学中的应用,特别是在蛋白质的翻译后修饰鉴定和"自顶而下(Top-down)"的完整蛋白质裂解研究中已经展示出了诱人的前景.对ECD和ETD的基本原理、质谱特点、仪器实现、数据解析算法与软件开发,以及在蛋白质组学中的应用进展等方面进行了比较系统全面的阐述,并对当前的研究问题、面临的技术挑战与未来的发展趋势等方面作了深入剖析.

肽段反相色谱保留时间预测算法及其在蛋白质鉴定中的应用

液相色谱-质谱(LC-MS)联用是当今规模化蛋白质鉴定的主流技术。肽段在反相液相色谱(RPLC)中的保留时间主要是由肽段的理化性质和LC条件(固定相、流动相)决定的。可以通过分析肽段的理化性质,并量化它们对肽段色谱行为的影响来预测保留时间。预测结果可以用于帮助提高蛋白质鉴定的数量和可信度,也可用于肽段的翻译后修饰等研究。现在已有的保留时间预测算法主要有保留系数法和机器学习法两大类,得到的预测保留时间与实际保留时间相关系数可达到0.93。随着色谱和质谱技术的不断发展,肽段色谱行为的稳定性和重现性越来越好,保留时间预测结果也越来越准确。预测肽段保留时间将成为提高蛋白质鉴定结果的重要技术手段之一。

蛋白质基因组学:运用蛋白质组技术注释基因组

随着高通量DNA测序技术的飞速发展,越来越多的物种完成了基因组测序.定位编码基因、确定编码基因结构是基因组注释的基本任务,然而以往的基因组注释方法主要依赖于DNA及RNA序列信息.为了更加精确地解读完成测序的基因组,我们需要整合多种类型的组学数据进行基因组注释.近年来,基于串联质谱技术的蛋白质组学已经发展成熟,实现了对蛋白质组的高覆盖,使得利用串联质谱数据进行基因组注释成为可能.串联质谱数据一方面可以对已注释的基因进行表达验证,另一方面还可以校正原注释基因,进而发现新基因,实现对基因组序列的重新注释.这正是当前进展较快的蛋白质基因组学的研究内容.利用该方法系统地注释已完成测序的基因组已成为解读基因组的一个重要补充.本文综述了蛋白质基因组学的主要研究内容和研究方法,并展望了该研究方向未来的发展.

AproPhos:基于AdaBoost方法的蛋白质磷酸化修饰预测系统

磷酸化是最重要的蛋白质翻译后修饰之一,随着蛋白质磷酸化修饰数据不断积累,利用已有数据进行蛋白质磷酸化修饰位点预测的条件日益成熟。利用修饰位点附近氨基酸性质取代氨基酸种类作为特征,对现有516种氨基酸性质做了详细分析和筛选,提出了采用AdaBoost方法进行特征选择和分类器训练的磷酸化修饰位点预测系统AproPhos,该系统在特异性高于已有预测系统(约2%)的基础上,大大提高了预测的灵敏度(约10%),使磷酸化位点预测方法用于提高磷酸化蛋白质质谱鉴定效率成为可能,并有发现磷酸化修饰位点氨基酸性质分布的潜力。

pPre_ITMS:基于机器学习方法的串联质谱数据预处理系统

串联质谱技术被广泛应用于高通量的蛋白质鉴定。质谱中噪音峰和同位素峰的存在会降低蛋白质鉴定的准确性,同时增加计算负担。pPre_ITMS系统是针对离子阱数据,利用机器学习中的最大期望方法和决策树方法分别识别出质谱中的噪音基线和同位素峰的预处理系统。此外,pPre_ITMS系统采用三层独立模型增强系统鲁棒性,并提供了手动调节功能。利用pPre_ITMS系统可以简单、快速且可视化地对离子阱数据进行预处理。