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肝脏是哺乳动物体内的代谢中枢,系统性研究肝脏蛋白质组在不同的生理和病理状态下的表达情况有助于我们理解肝脏的功能机理。随着高精度质谱技术的不断发展,众多小鼠肝脏生理病理研究产生了大量蛋白质组学数据。文中系统性整理了834例小鼠肝脏的蛋白质组学实验,建立了小鼠肝脏蛋白质组数据门户(Mouse Liver Portal,http://mouseliver.com),该门户中包含了肝脏在不同生理和病理状态下的蛋白质组学数据,如不同性别、年龄、昼夜节律、细胞类型和不同时间阶段的部分肝切除、非酒精性脂肪肝等状态。该门户能够提供肝脏在不同状态下蛋白的表达变化情况、差异显著的蛋白质和它们参与的生物学过程以及潜在的信号转导和调控网络。作为目前最全面的小鼠肝脏蛋白质组数据门户,该数据库能够给肝脏生物学研究提供重要的资源和参考。 相似文献
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高分辨率质谱技术的快速发展使得"自顶向下"的蛋白质组学(top-down proteomics)研究逐渐成熟起来.在完整蛋白质水平上研究蛋白质组可以提供更精准、更丰富的生物学信息,特别是对于蛋白质上发生了多种关联性的翻译后修饰的情况.另外,由于基因突变、RNA可变剪接和大量蛋白质翻译后修饰的存在,同一个基因往往最终会产生多个"蛋白质变体"(proteoform),而要准确地鉴定这些蛋白质变体,也离不开"自顶向下"的蛋白质组学.在蛋白质水平上的分离技术、质谱技术与生物信息学技术是完整蛋白质鉴定最关键的三项技术.高效的分离技术是实现规模化蛋白质变体鉴定的前提,有效的质谱碎裂是提供可靠鉴定的核心,而快速准确的质谱鉴定算法则是数据分析效率的保障.本文对这三项技术进行了详细总结,重点集中在生物信息学相关技术上,包括对完整蛋白质的质谱数据预处理、数据库搜索鉴定以及翻译后修饰定位等几个计算问题的讨论. 相似文献
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随着深度测序和基因芯片技术的不断发展,基因组、转录组、表达谱数据大量积累。目前,至少有10多个昆虫的基因组已被测序,30多个昆虫的转录组数据被报道。显然,传统的生物统计学方法无法处理如此海量的生物数据。量变引发质变,生物数据的大量积累催生了一门新兴学科,生物信息学。生物信息学融合了统计学、信息科学和生物学等各学科的理论和研究内容,在医学、基础生物学、农业科学以及昆虫学等方面获得了广泛的应用。生物信息学的目标是存储数据、管理数据和数据挖掘。因此,建立维护生物学数据库、设计开发基于模式识别、机器学习、数据挖掘等方法的生物软件,以及运用上述工具进行深度的数据挖掘,是生物信息学的重要研究内容。本文首先简要介绍了生物信息学的历史、研究现状及其在昆虫学科中的应用,然后综述了昆虫基因组学和转录组学的研究进展,最后对生物信息学在昆虫学研究中的应用前景进行了展望。 相似文献
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蛋白质组学是对细胞或生物体全部蛋白质的系统鉴定、定量并阐释其生物学功能的学科.自21世纪初期开始,随着高精度、高灵敏度和快速扫描质谱仪的出现和快速发展以及微量蛋白质组样品高效分离技术的进步,蛋白质组学获得了快速发展,并在生理过程与病理机制研究等几乎所有生命科学研究领域得到了广泛的应用.过去10年,中国蛋白质组学研究在政府的支持和广大蛋白质组学研究人员的努力下呈现出腾飞式的发展态势.本文综述了人类肝脏蛋白质组计划和2010~2013年中国蛋白质组学技术的发展. 相似文献
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种子蛋白质与蛋白质组的研究 总被引:11,自引:1,他引:10
综述了种子蛋白质与蛋白质组的研究,主要介绍了种子发育与形成、种子休眠与萌发、种子保存与活力以及种子与环境相互作用的蛋白质与蛋白质组的研究.同时阐述了当今蛋白质组学在种子研究中的应用以及所取得的成果,并展望了种子蛋白质组学的发展方向,种子生物学的研究将从基因水平走向整体水平,因此环境因子与种子蛋白质的相互作用是研究的重点.运用蛋白质组学将能揭示蛋白质的功能并明晰种子的生命机制. 相似文献
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磷酸化蛋白质组学分析和定量技术的研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
蛋白质的磷酸化是一种可逆性的蛋白质翻译后修饰,在生物体内起着极为重要的作用.近年来蛋白质翻译后修饰日益成为蛋白质组研究的热点之一.定量磷酸化蛋白质组学方法和技术的快速发展为研究蛋白质磷酸化时空动态变化,更好地了解生物学功能调节网络奠定了坚实的基础.作为蛋白质组学研究的一个重要组成部分,定量磷酸化蛋白质组学因其磷酸化蛋白质所具有的独特特征,在技术和方法研究方面将面临更为严峻的挑战.综述了磷酸化蛋白质组学定量的一些分析技术和方法的发展现状、优缺点以及未来的发展趋势. 相似文献
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植物细胞壁蛋白质组学研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
植物细胞壁蛋白质在细胞代谢和发育调控、细胞壁组分修饰、信号转导及胁迫响应等生物学事件中具有重要功能.最近,国内外学者开展了大量植物细胞壁蛋白质组学的研究工作,并取得了巨大进展.本文详述了细胞壁蛋白质的分类、提取、鉴定及生物信息学分析的最新进展,总结了植物细胞壁蛋白质组学的应用和面临的挑战,提出了植物细胞壁蛋白质组学研究的框架图,以期为植物细胞壁蛋白质组学的广泛研究提供借鉴. 相似文献
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宏蛋白质组学是一门新型科学,它运用质谱技术规模化地采集自然界微生物种群的蛋白质信息,并结合多种组学数据,开展微生物种群的遗传特征及其生物功能的研究.宏蛋白质组学的信息分析与传统蛋白质组学方法有较大的不同,亟需拓展新的分析思路.由于宏蛋白质组的研究对象是复杂度极高的微生物样品,因此,需要构建尽可能囊括样本中所含微生物的基因组信息的物种数据库.面对庞大的数据库,必须考虑到分析过程中所消耗的计算资源和鉴定结果的质控标准,因此,需要高度优化库容量、搜库、假阳性控制等参数.鉴于宏蛋白质组数据中广泛存在复杂的同源蛋白质序列,因此,需要充分利用NCBI数据库中的分类信息进行匹配,并运用LCA算法过滤处理才能将蛋白质有效地归组到物种.本文立足于宏蛋白质组学信息分析,从宏蛋白质组的数据库建立、蛋白质归并、生物学意义发掘等几个方面着手,对该领域的发展现状、面临挑战以及未来研究方向进行了评述. 相似文献
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基于质谱的非标记定量方法能够对复杂蛋白质组进行规模化分析,同时,在定量分析的基础上理解和解释蛋白质组的功能和相互作用关系更有意义.这需要建立一种有效的兼容定量和定性分析结果的方法.针对这一需求,本文首先借鉴了NSAF(normalized spectral abundance factor)算法采用肽段计数对蛋白质组数据进行定量,进一步结合共享肽对该方法进行优化.以此为基础,通过g:Profiler获取海量蛋白质组的功能注释信息,在定量分析的过程中,同步实现了对蛋白质组数据的功能性分析.本文选择来自人心脏、小鼠心脏、小鼠肝脏的三组线粒体蛋白质组数据对该方法进行验证,按照功能性分析将三组数据划分为若干功能组或信号通路,并进行相关性、功能聚类以及电子传递链分析.结果表明,结合共享肽的优化算法克服了对低丰度蛋白质的错误估计,提高了非标记定量的准确性.同时,结合生物医学知识的分析方法解释了蛋白质组的功能和相互作用关系,为差异比较蛋白质组学、疾病蛋白质组学以及功能蛋白质组学等组学研究提供了新的方法. 相似文献
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Vihinen M 《Biomolecular engineering》2001,18(5):241-248
Several genome sequencing projects have recently been completed and the majority of human coding regions have been sequenced. In the next step many of the further studies will concentrate on proteins. Proteomics methods are essential for studying protein expression, activity, regulation and modifications. Bioinformatics is an integral part of proteomics research. The recent developments and applications in proteomics are discussed including mass spectrometry data analysis and interpretation, analysis and storage of the gel images to databases, gel comparison, and advanced methods to study e.g. protein co-expression, protein-protein interactions, as well as metabolic and cellular pathways. The significance of informatics in proteomics will gradually increase because of the advent of high-throughput methods relying on powerful data analysis. 相似文献
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《Expert review of proteomics》2013,10(5):413-415
The 3rd International Conference on Proteomics & Bioinformatics (Proteomics 2013)Philadelphia, PA, USA, 15–17 July 2013The Third International Conference on Proteomics & Bioinformatics (Proteomics 2013) was sponsored by the OMICS group and was organized in order to strengthen the future of proteomics science by bringing together professionals, researchers and scholars from leading universities across the globe. The main topics of this conference included the integration of novel platforms in data analysis, the use of a systems biology approach, different novel mass spectrometry platforms and biomarker discovery methods. The conference was divided into proteomic methods and research interests. Among these two categories, interactions between methods in proteomics and bioinformatics, as well as other research methodologies, were discussed. Exceptional topics from the keynote forum, oral presentations and the poster session have been highlighted. The topics range from new techniques for analyzing proteomics data, to new models designed to help better understand genetic variations to the differences in the salivary proteomes of HIV-infected patients. 相似文献
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Goodman N 《Current opinion in biotechnology》2002,13(1):68-71
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《Biochimica et Biophysica Acta - Proteins and Proteomics》2019,1867(1):17-21
The significance of proteomics in the pharmaceutical industry has increased since overcoming initial difficulties. This review discusses recent proteomics publications from pharmaceutical companies to identify new trends in proteomics applications to research and development. Applications of proteomics such as chemical proteomics, protein expression profiling, targeted protein quantitation, analysis of protein-protein interactions and post-translational modification are widely used by various sections of the industry. Technological advancements in proteomics will further accelerate pharmaceutical research and development. 相似文献
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Degrave WM Vargas R Alvarez F Collado-Vides J Nuñez L Ramirez JL Grau O 《Applied bioinformatics》2002,1(1):53-56
Bioinformatics is increasingly recognised as a crucial field for research and development in the biological sciences, and forms an integral part of genomics, proteomics and modern biotechnology. Worldwide participation is important, and scientists in developing countries can contribute to this field. Regional networks for bioinformatics are highly beneficial for capacity strengthening and cooperation, and for establishing productive interactions between scientists in the fields of biological and informatics sciences. Such a network (LACBioNet) is being organised for Latin America and the Caribbean. Its immediate goals include the organisation and extension of nodes and services, information and communication, research and development in different specialty fields of bioinformatics, and training and human resource development. 相似文献
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The first symposium of computations in bioinformatics and bioscience (SCBB06) was held in Hangzhou, China on June 21-22, 2006. Twenty-six peer-reviewed papers were selected for publication in this special issue of BMC Bioinformatics. These papers cover a broad range of topics including bioinformatics theories, algorithms, applications and tool development. The main technical topics contain gene expression analysis, sequence analysis, genome analysis, phylogenetic analysis, gene function prediction, molecular interaction and system biology, genetics and population study, immune strategy, protein structure prediction and proteomics. 相似文献
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Bioinformatics tools for proteomics, also called proteome informatics tools, span today a large panel of very diverse applications ranging from simple tools to compare protein amino acid compositions to sophisticated software for large-scale protein structure determination. This review considers the available and ready to use tools that can help end-users to interpret, validate and generate biological information from their experimental data. It concentrates on bioinformatics tools for 2-DE analysis, for LC followed by MS analysis, for protein identification by PMF, by peptide fragment fingerprinting and by de novo sequencing and for data quantitation with MS data. It also discloses initiatives that propose to automate the processes of MS analysis and enhance the quality of the obtained results. 相似文献
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氨基酸突变能够改变蛋白的结构和功能,影响生物体的生命过程.基于串联质谱的鸟枪法蛋白质组学是目前大规模研究蛋白质组学的主要方法,但是现有的质谱数据鉴定流程为了提高鉴定结果的灵敏度往往会有意压缩数据库中的氨基酸突变信息.因此,如何挖掘数据中的氨基酸突变信息成为当前质谱数据鉴定的一个重要部分.当前应用于氨基酸突变鉴定的串联质谱鉴定方法大致可以分为3大类:基于序列数据库搜索的方法、基于序列标签搜索的算法以及基于图谱库搜索的算法.本文首先详细介绍了这3种氨基酸突变鉴定算法,并分析了各种方法的特点和不足,然后介绍了氨基酸突变鉴定的研究现状和发展方向.随着基于串联质谱的蛋白质组学的不断发展,蛋白序列中的氨基酸突变信息将被更好地解析出来,从而得以深入探讨由氨基酸突变引起的蛋白结构和功能改变,为揭示氨基酸突变的生物学意义奠定基础. 相似文献
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《Expert review of proteomics》2013,10(3):269-284
Clinical proteomics research aims at i) discovery of protein biomarkers for screening, diagnosis and prognosis of disease, ii) discovery of protein therapeutic targets for improvement of disease prevention, treatment and follow-up, and iii) development of mass spectrometry (MS)-based assays that could be implemented in clinical chemistry, microbiology or hematology laboratories. MS has been increasingly applied in clinical proteomics studies for the identification and quantification of proteins. Bioinformatics plays a key role in the exploitation of MS data in several aspects such as the generation and curation of protein sequence databases, the development of appropriate software for MS data treatment and integration with other omics data and the establishment of adequate standard files for data sharing. In this article, we discuss the main MS approaches and bioinformatics solutions that are currently applied to accomplish the objectives of clinical proteomic research. 相似文献