在基于液相色谱-质谱联用的蛋白质组学定量方法中,基于等重多肽末端标记的定量方法由于不增加一级谱的复杂度,并且具有碎片离子特异性高、定量准确度高、动态范围宽等优点,日益受到人们的重视[1]。尽管如此,由于不同标记的肽段在质谱中同时碎裂,增加了谱图的复杂度,容易造成误匹配,因而不利于多肽和蛋白质的鉴定。为此,我们发展了一种基于成对碎片离子(Paired Ion based Scoring Algorithm。PISA)的打分算法,以提高蛋白质鉴定和定量的数目。在等重多肽末端标记实验中,来自不同样品肽段的N端和C端分别使用含有不同同位素的试剂进行标记,使得其摩尔质量相同,从而可以在质谱中同时碎裂。因此在二级质谱图中,带有不同标记的多肽碎片离子成对存在。在PISA算法中,对于候选肽段,首先计算其理论碎片离子,然后与实验质谱图进行匹配。对于某一理论碎片离子,只有其轻/重标记的形式都能在实验质谱图中得到匹配,才认为该离子得到匹配。以匹配到的碎片离子数目加上匹配到碎片离子总强度占实验质谱图所有离子总强度的比例作为候选肽段的的分值,进行多肽的搜索和鉴定。然后以小鼠淋巴道转移肝癌细胞株蛋白质Lys-C酶解产物为样品,对其使用含有不同同位素甲醛进行等重标记后,使用PISA及其它商品化和开源软件进行分析。结果表明,与商业化软件Mascot以及开源软件Morpheus相比,在1%的假阳性率下,PISA可以鉴定到更多的谱图、唯一性肽段以及蛋白质,提高的比例在30%-177%之间。PISA算法鉴定数目较高的主要原因是由于采用成对碎片离子作为丰度特征,降低了碎片离子的误匹配概率。除了上述优点,PISA算法在定性时以成对碎片离子对肽段进行打分,因此可以方便地通过对这些成对碎片离子的强度进行比较而得到定量结果,[因此可以同时实现高可信度定性和定量。最后,由于每一个得到鉴定的谱图都含有数对碎片离子,因此定量的覆盖率达到100%。我们进一步将该方法应用于小鼠肝癌高低转移细胞株蛋白表达差异分析。在一维色谱分离条件下,总共鉴定到820个蛋白,发现4个蛋白(主要是纤维蛋白原)和6个蛋白质(主要是组蛋白)在高转移细胞株中上调和下调。综上所述,我们发展了一种基于成对碎片离子打分和对等重多肽末端标记的蛋白质组同时定性和定量新算法,并通过对实际复杂蛋白质样品的鉴定和定量评价其性能。由于采用成对碎片离子作为丰度特征,降低了碎片离子的误匹配概率,蛋白质鉴定和定量数目优于其它软件。
The MAC finite difference method was introduced by Lebedev(1964)and Daly et al.(1965),and has been widely used in engineering *** has the ability to enforce the incompressibility constraint of the velocity field ***,t...
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The MAC finite difference method was introduced by Lebedev(1964)and Daly et al.(1965),and has been widely used in engineering *** has the ability to enforce the incompressibility constraint of the velocity field ***,the MAC has been shown to locally conserve the mass,*** numerical
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