基于质谱技术筛选差异表达蛋白的统计学策略研究进展

随着质谱技术的快速发展,蛋白质组学已成为继基因组学、转录组学之后的又一研究热点,寻找可靠的差异表达蛋白对于生物标记物的发现至关重要.因此,如何准确、灵敏地筛选出差异蛋白已成为基于质谱的定量蛋白质组学的主要研究内容之一.目前,针对该问题的研究方法众多,但这些方法策略的适用范围不尽相同.总体来说,基于质谱技术筛选差异蛋白的统计学策略可以分为3类:基于经典统计学派的策略、基于贝叶斯学派的统计检验策略和其他策略,这3类方法有各自的应用范围、特点及不足.此外,筛选过程还将产生部分假阳性结果,可以采用其他方法对差异表达蛋白的质量进行控制,以提高统计检验结果的可靠性.     

SARS-CoV(BJ01)基因预测及功能推测

通过对有关SARS—Cov文献的调研,指出了有关基因预测和功能研究的不足。为制备有效的药物和疫苗,对SARS—CoV(BJ01)重新进行了基因预测和功能推测。比较12种基因预测方法对冠状病毒属中已知基因的预测优劣,选用Heuristic models、Gene Identification、ZCURVE—CoV和ORF FINDER4种较好的方法来预测基因,然后运用AT—Gpr分析第一起始密码子的可能性及是否符合Kozak规则,同时搜索转录调控序列,以提高基因预测的准确性。共预测出34个ORF,排除NCBI及有关文献中完全相同或有微弱差别的13个,得到21个大于50个氨基酸的可能新基因。对于预测出的蛋白质,运用ProtParam分析它们的物理化学特征,用SignaIP分析蛋白是否有信号肽,用BLAST、FASTA分析是否有相似序列,用TMPred、TMHMM、PFAM和HMMTOP分析结构域或模体,以提高基因功能推测的可靠性。根据4种基因预测方法使用情况、与其他冠状病毒属已知基因匹配分值、匹配预期值、已知基因与预测基因长度差别,将21个可能的新基因按出现可能性分为4类。同时对结果进行了讨论。     

蛋白质组学中新蛋白质鉴定的研究方法和策略

当前,基于生物质谱进行蛋白质鉴定的技术已经成为蛋白质组学研究的支撑技术之一.产生的数据主要使用数据库搜索的方法进行处理,这种方法的一大缺陷是不能鉴定数据库中未包含的蛋白质,因此如何充分利用质谱数据对蛋白质组研究的意义很大,而新蛋白质鉴定更是其中一个重要的内容.新蛋白质鉴定是蛋白质鉴定的一个方面,新蛋白质的定义按照序列和功能的已知程度分为3个层次;以蛋白质鉴定的方法为基础,目前新蛋白质鉴定的方法可分为denovo测序和相似序列搜索结合的方法以及搜索EST、基因组等核酸数据库的方法2大类;两者各有利弊.存在各自的问题和相应处理的策略.不同的研究者可以根据具体目的应用和发展不同的鉴定方法,同时新蛋白质的鉴定也将随着蛋白质组学研究的发展而更加完善.     

目标?鄄诱饵库搜索策略在蛋白质组质谱鉴定和质控中的应用及研究进展

基于串联质谱的蛋白质组研究会产生海量的质谱数据,这些数据通常使用数据库搜索引擎进行鉴定分析,并根据肽段谱图匹配(PSM)反推真实的样品蛋白质．对于高通量蛋白质组数据的处理,其鉴定结果的可信是后续分析应用的前提,因此对鉴定结果的质量控制尤为重要,而基于目标-诱饵库(target-decoy)搜索策略的质量控制是目前应用最为广泛的方法．本文首先介绍了基于目标-诱饵库搜索策略搜库和质量控制的实施流程,然后综述了基于目标-诱饵库搜索策略的质量控制工具,并提出了目标-诱饵库搜索策略的不足及改善方法,最后对目标-诱饵库搜索策略进行了总结与展望．     

串联质谱图谱从头测序算法研究进展

近年来,基于质谱技术的高通量蛋白质组学研究发展迅速,利用串联质谱图谱鉴定蛋白质是其数据处理中一个基础而又重要的环节．由于不需要利用蛋白质序列数据库,从头测序方法能够分析新物种或者基因组未测序物种的串联质谱数据,具有数据库搜索方法不可替代的优势．简要介绍高通量串联质谱图谱从头测序问题及其研究现状．归纳出几种典型的计算策略并分析了各种策略的优缺点．总结常用的从头测序算法和软件,介绍算法评估的各种指标和常用评估数据集,概括各种算法的特点,展望未来研究可能的发展方向．     

非限制翻译后修饰鉴定方法的研究进展

蛋白质翻译后修饰在真核生物细胞内广泛存在,对蛋白质的结构和功能有着十分重要的影响.串联质谱技术的快速发展为翻译后修饰鉴定提供了高通量、高灵敏度和高分辨率的分析平台,但传统搜索引擎鉴定修饰的方法无法满足数据分析的需求,非限制翻译后修饰鉴定已成为目前蛋白质组修饰分析的重要手段之一.非限制翻译后修饰鉴定不需要在分析前指定修饰类型,可以直接从样品中找出大量已知或未知的修饰,对提高质谱图谱解析率以及揭示蛋白质的生物学功能具有十分重要的意义.本文首先介绍了非限制翻译后修饰鉴定的定义和发展历程,然后从序列匹配和谱图匹配两个方面详细综述了目前非限制翻译后修饰鉴定的主流算法,分析了非限制翻译后修饰鉴定的质量控制问题,最后结合非限制翻译后修饰鉴定的实际应用讨论了修饰鉴定算法的不足和发展方向.     

鸟枪法蛋白质鉴定质量控制方法研究进展

鸟枪法串联质谱蛋白质鉴定策略由于其高可靠和高效率而被广泛应用于蛋白质组学研究中,这种方法直接对蛋白质混合物进行酶切,以肽段为鉴定单元,继而推导真实的样品蛋白质．由于利用质谱图推导肽段存在一定的假阳性率,而且直接对蛋白质混合物的酶切也导致了肽段和蛋白质之间关联信息的丢失,所鉴定的蛋白质难免存在部分不可靠结果．因此,蛋白质鉴定的质量控制在蛋白质组学研究中极为重要．蛋白质鉴定的质量控制包含两大类主要方法,其一为利用肽段进行蛋白质组装,当前最常用也被证明最有效的方法是使用简约原则,即用最少的蛋白质解释所有鉴定肽段,现有的方法可以分为布尔型和概率型,其二为鉴定蛋白质的可靠性评估,包括单个蛋白质鉴定置信度和蛋白质鉴定整体水平的假阳性率计算．综合各种可辅助蛋白质鉴定的先验信息,构建普适的概率统计模型,是目前蛋白质鉴定质量控制方法的发展趋势．     

PNmerger: 一个整合生物学通路和蛋白质相互作用网络的Cytoscape插件

Cytoscape是一个广泛应用于分子相互作用网络可视化的软件．发展了一个基于java的Cytoscape插件PNmerger．对于一个蛋白质相互作用网络,PNmerger能够使用KEGG数据库中的通路信息自动注释网络中的蛋白质．并通过网络和通路的比较发现网络中已知的通路元件,预测可能的通路元件及通路交联元件．该软件可以可视化网络中存在的通路模块,并将连接不同通路间的潜在交联元件显示出来．PNmerger软件能够有效地帮助实验人员发现网络中重要的功能线索,帮助实验人员进行实验设计．用户可以通过网站http://www.hupo.org.cn/PNmerger下载PNmerger插件．     

基于微阵列数据构建基因调控网络

随着微阵列数据的快速增长, 微阵列基因表达数据日益成为生物信息学研究的重要数据源。利用微阵列基因表达数据构建基因调控网络也成为一个研究热点。通过构建基因调控网络, 可以解读复杂的调控关系, 发现细胞内的调控模式, 并进而在系统尺度上理解生物学进程。近年来, 人们引入了多种算法来利用基因芯片数据构建基因调控网络。文章回顾了这些算法的发展历史, 尤其是其在理论和方法上的改进, 给出了一些相关的软件平台, 并预测了该领域可能的发展趋势。