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        用于分析完整蛋白質(zhì)的新型開(kāi)源軟件
        
			
        
				2019-05-31 14:39:58
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			  來(lái)源：
			
        
		
        
				
		
        
			
        估計(jì)人類基因組中的20,300個(gè)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(dá)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(duì)于理解介導(dǎo)疾病診斷，治療和預(yù)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(kāi)源軟件
        

        通常，用于表征蛋白質(zhì)組的蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)通過(guò)液相色譜 -質(zhì)譜(LC-MS)分析策略收集。這樣的儀器旨在通過(guò)精確測(cè)量電荷，質(zhì)量和重量來(lái)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(guó)家實(shí)驗(yàn)室(PNNL)的科學(xué)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(kāi)源軟件套件。它包含一整套用于自上而下蛋白質(zhì)組學(xué)的新型軟件工具，用于分析完整蛋白質(zhì)。
        

        通過(guò)提供新的LC-MS特征查找算法，新的數(shù)據(jù)庫(kù)搜索算法，半自動(dòng)學(xué)習(xí)方法和交互式結(jié)果查看器，高效且簡(jiǎn)化的Informed-Proteomics提供了對(duì)當(dāng)前方法的實(shí)質(zhì)性改進(jìn)。
        

        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(xué)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(guò)這種方式，自上而下的蛋白質(zhì)組學(xué)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(jià)值信息。
        

        共同作者，PNNL綜合組學(xué)科學(xué)家兼團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人Sam Payne說(shuō)：“研究一種蛋白質(zhì)的天然結(jié)構(gòu)非常重要”，因?yàn)橛嘘P(guān)該蛋白質(zhì)的更多信息得以保存。然而，他補(bǔ)充說(shuō)，“整個(gè)蛋白質(zhì)的研究存在非常獨(dú)特的挑戰(zhàn)。”
        

        自上而下的蛋白質(zhì)組學(xué)的技術(shù)障礙是“達(dá)到你想要的規(guī)模，”佩恩說(shuō)。從自上而下方法得到的光譜要復(fù)雜得多，并且需要新的軟件工具和新算法來(lái)滿足他所謂的測(cè)量細(xì)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(shuō) - 這需要正確的數(shù)學(xué)“來(lái)組織一種有效的搜索方式。”
        

        “搜索空間”和乳腺癌測(cè)試
        

        為什么這么大規(guī)模?例如，在自上而下的蛋白質(zhì)組學(xué)中，完整蛋白質(zhì)的大小意味著電離后的信號(hào)在很多維度上展開(kāi)。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(dá)到十億。
        

        作者通過(guò)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(xué)工具一起評(píng)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(shí)，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(dá)的蛋白質(zhì)形式多十倍。
        

        PNNL作者的一個(gè)優(yōu)勢(shì)來(lái)自于PNNL在儀器和信息學(xué)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(shí)反映了共同作者Richard D. Smith的工作。“作為一個(gè)團(tuán)隊(duì)，我們可以在分析的各個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)，包括計(jì)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(shí)樣品處理方案的質(zhì)量也在不斷提高。本文的作者報(bào)告說(shuō)，由于需要處理大量更復(fù)雜的自頂向下質(zhì)譜，因此迫切需要開(kāi)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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