核桃仁原位水解工艺优化及氧化稳定性研究

为延长核桃仁货架期,提高核桃仁储藏品质。以去皮核桃仁为原料,利用复配蛋白酶(胰酶)酶解核桃仁实现原位富集抗氧化肽,采用单因素实验分别研究了底物质量分数、酶质量分数、水解温度、水解时间对水解液抗氧化活性的影响。在此基础上,采用正交实验确定最优水解工艺为:酶质量分数12%、底物质量分数40%、水解温度45℃、水解时间20 min。萃取酶解处理的核桃仁(样品组)和未处理的核桃仁(空白对照组)油脂测定其氧化诱导时间,将样品组和空白对照组用铝袋分装在60℃烘箱内加速氧化。结果表明,样品组具有更长的氧化诱导时间及Q10指数,其氧化自由能从59.896 kJ/mol上升到78.103 kJ/mol;加速氧化过程对照组过氧化值始终高于样品组,以过氧化值为指标结合油脂氧化规律得到在20℃下样品组货架期相对于对照组延长了68 d。

射血分数保留型心力衰竭的NT-ProBNP表达水平对房颤的预测效能分析

目的:分析射血分数保留型心力衰竭(HFpEF)患者N末端B型利钠肽原(NT-ProBNP)表达水平对心房颤动(AF)的预测效能。方法:回顾性分析2021年1月—2023年1月荥阳市人民医院收治的125例HFpEF患者的临床资料,将60例合并AF的HFpEF患者列为合并组,将65例未合并AF的HFpEF患者列为未合并组,比较两组患者的一般资料,经统计学单因素分析、logistic回归分析归纳可导致HFpEF患者发生AF的危险因素,通过绘制受试者工作特征(ROC)曲线验证各危险因素对AF的预测效能。结果:单因素分析结果显示,两组患者的年龄、心率、甘油三酯(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、左房内径(LAD)、左室射血分数(LVEF)、NT-ProBNP水平、钙通道阻滞剂应用情况比较,差异有统计学意义(P<0.05)。logistic回归分析结果显示,年龄≥70岁、心率≥75次/min、LAD≥35 mm、NT-ProBNP≥125 pg/mL为导致HFpEF患者并发AF的危险因素。经ROC曲线验证,随年龄增长、平均心率加快、LAD增大、NT-ProBNP水平上升,HFpEF患者并发AF的风险会逐步升高,NT-ProBNP表达对AF的预测效能灵敏度、特异度较年龄、平均心率、LAD更高,截断值为420 pg/mL。结论:年龄过大、平均心率过高、LAD增大及NT-ProBNP水平升高均可导致HFpEF患者并发AF,NT-ProBNP对AF具有较高预测效能。

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。

色谱保留时间在蛋白质组研究中的应用

液相色谱与串联质谱联用(LC-MS/MS)技术是蛋白质组学研究中的常见方法。保留时间作为独立于质谱信息的参数已经被用于蛋白质的鉴定和定量工作中。在多肽鉴定领域,多肽的色谱保留时间预测与常规的二级串联质谱数据库搜索算法结合可以提高鉴定的可信度。鉴定的灵敏度也可以通过匹配多次LC-MS实验中具有相同精确质量数和保留时间的峰而提高。另一方面,由于色谱条件的微小改变即会引起保留时间的变化,因此对多次实验结果进行保留时间比对是进行非标记定量的不可或缺的步骤。另外,联合保留时间偏移和质量数信息还可以进行蛋白质翻译后修饰(post-translational modification,PTM)的鉴定。

蛋白质组质谱分析中基于串并联支持向量机的肽段色谱保留时间预测方法

基于质谱的大规模蛋白质鉴定中,在线液相色谱分离发挥了重要作用。色谱保留时间(retention time,RT)是肽段鉴定和定量的重要信息。由于整个色谱分析运行时间中,流动相中的有机相采用了非线性浓度曲线以及样品中肽段之间的相互影响等因素,基于肽段序列的RT预测还存在精度不高、模型推广性能差等问题。本文提出了一种基于串并联支持向量机(serial and parallel support vector machine,SP-SVM)的RT预测方法,能够表征洗脱过程中有机相浓度的非线性变化和肽段之间的相互影响,显著提高了肽段保留时间预测的精度。利用复杂样本数据集验证结果表明,预测RT和实验RT之间的决定系数达到了0.95,超过95%的鉴定肽段的RT预测误差范围小于总运行时间的20%,超过70%的鉴定肽段的RT预测误差范围小于总运行时间的10%。本文提出的模型的性能达到了目前已知的最好水平。

多肽色谱保留预测及其在蛋白质组学中的应用

基于串联质谱的蛋白质组学分析方法往往依赖于实际谱图和理论谱图的匹配打分,而大量共洗脱肽的干扰会降低多肽和蛋白的鉴定及定量的准确性。多肽保留时间预测可将多肽色谱保留行为转变为稳定独立的特征时间属性,作为多肽鉴定的辅助和验证指标,改善多肽鉴定的准确性。复杂体系中多肽色谱保留预测也对优化蛋白质组学测定条件、提高数据非依赖采集中质谱数据的检出率和重复性具有重要意义。本文针对未修饰多肽及修饰多肽常用的色谱保留预测方法(包括基于标准化索引、多肽分子模型、氨基酸残基参数和机器学习等)进行了综述,总结各种方法的原理及其特点,并对其在蛋白质组学中的应用及发展方向进行了展望。

多肽保留时间预测的研究

多肽保留时间预测有助于提高多肽鉴别的可信度以及增加正确鉴别的数目。本文利用氨基酸保留时间之和,范德华体积以及辛醇-水分配系数对多肽保留时间进行预测,采用KPLS进行建模预报,经过交叉验证得到很好的预测结果。

色谱保留时间预测模型在肽段鉴定结果验证中的应用

目的:解决肽段色谱保留时间预测模型在肽段鉴定结果验证中应用的实际问题。方法:本文基于Krokh in等提出的改进模型,利用3次样条平滑的方法估计肽段的实验色谱保留时间;然后利用迭代算法同时完成参数估计和异常值排除;最后利用迭代得到的模型和残差范围进行肽段鉴定结果的过滤。结果:对两批不同物种的实验数据,本文方法与直接进行线性回归的方法相比,可以在保证几乎不损失阳性肽段鉴定结果的情况下排除更多的假阳性结果。结论:本文对肽段色谱保留时间模型在肽段鉴定结果中应用的实际问题提出了系统的解决方法。