數(shù)據(jù)分析:質(zhì)譜數(shù)據(jù)初認(rèn)識

背景知識

細(xì)胞內(nèi)蛋白質(zhì)組豐度的動態(tài)變化對不同生命過程有重要影響俱诸。例如在許多疾病的發(fā)生和發(fā)展進(jìn)程中沸手,常常伴隨著某些蛋白質(zhì)的表達(dá)異常。目前定量蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)主要分為標(biāo)記(label)策略和非標(biāo)記的(label free)定量策略,其中標(biāo)記策略又分為體內(nèi)標(biāo)記(如 SILAC、15N 標(biāo)記)睛竣,以及體外標(biāo)記(如 iTRAQ、TMT 標(biāo)記) 求摇。

非標(biāo)記定量(label-free)蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)是通過液質(zhì)聯(lián)用技術(shù)對蛋白質(zhì)酶解肽段進(jìn)行質(zhì)譜分析射沟,該技術(shù)不需要使用昂貴的穩(wěn)定同位素標(biāo)簽做內(nèi)部標(biāo)準(zhǔn),只需分析大規(guī)模鑒定蛋白質(zhì)時(shí)所產(chǎn)生的質(zhì)譜數(shù)據(jù)与境,比較不同樣品中相應(yīng)肽段的信號強(qiáng)度验夯,從而對肽段對應(yīng)的蛋白質(zhì)進(jìn)行相對定量。

軟件

轉(zhuǎn)換

賽默飛的raw數(shù)據(jù)格式需要轉(zhuǎn)換摔刁,可以使用MSconvert或ThermoRawFileParser等軟件挥转。

在獲取圖譜過程中,常會用到2018年才推出的FAIMS(High-Field Asymmetric Waveform Ion Mobility Spectrometry)技術(shù)以用于加載不同電壓(肽段在ESI離子化后共屈,進(jìn)入質(zhì)譜之前實(shí)現(xiàn)快速氣相分離绑谣,提高分離的峰容量),直接使用多電壓下的raw data做MaxQuant定量分析是錯誤的拗引,MaxQuant軟件只能識別單電壓的raw data借宵,因此需要使用FAIMS MzXML Generator 軟件將raw data轉(zhuǎn)換成各自電壓下的MzXML文件。

質(zhì)控

IQuant 原華大質(zhì)譜組員工聞博撰寫矾削,其輸入MGF文件基于Mascot(收費(fèi)軟件)壤玫。

搜庫

MaxQuant豁护,MSGFplus,Comet欲间。前一個最好用win版本择镇,后兩個用linux版本,然后后兩個是最好用主流的質(zhì)控軟件括改。

收費(fèi)軟件:Proteome Discoverer腻豌, Mascot。

后期處理

Percolator
Perseus

評估質(zhì)譜數(shù)據(jù)

第一種是實(shí)驗(yàn)手段嘱能,用MALDI-TOF預(yù)先評估樣本的蛋白含量水平吝梅。

第二種就是直接做完鑒定之后看譜圖識別率或者蛋白CV。

proteoQC

該軟件結(jié)合參考蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫惹骂,對MGF(Mascot Generic Format files)格式的文件進(jìn)行質(zhì)控處理苏携,最后得到多個質(zhì)控信息。

搜索數(shù)據(jù)庫選擇

不關(guān)注變異蛋白質(zhì)可以使用Human data was queried against the UniProt’s Complete HUMAN proteome对粪;否則需要根據(jù)特定組織類型選擇對應(yīng)的背景數(shù)據(jù)庫找到變異蛋白右冻。

  • uniprot/swissprot只包含非變異序列 ;
  • 患者的測序數(shù)據(jù)組裝之后翻譯成蛋白做ref著拭;

下游分析

分析蛋白質(zhì)表達(dá)譜纱扭,建議使用LFQ或iBAQ intensity,不建議直接使用intensity儡遮。

  • Protein intensity. For protein groups, this is the sum of all identified peptide intensities for the group. Peptide-feature intensities are taken at the peak maximum over the elution profile and include all isotopic peaks.
  • LFQ intensity. This is the relative protein quantification across all samples, and is represented by a normalized intensity profile that is generated according to the algorithms described in Cox et al. The LFQ intensities will form a matrix with the number of samples and number of protein groups as dimensions.
  • iBAQ protein intensity. Intensity-based absolute quantification is an approximation of protein copy numbers based on the sum of peptide-feature intensities of all peptides matching to a protein divided by the number of theoretically observable peptides.

相關(guān)R包

R for proteomics

參考

  1. 質(zhì)譜測序簡介
  2. 蛋白質(zhì)組學(xué)定量軟件
  3. 蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)
  4. ThermoRawFileParser質(zhì)譜raw格式轉(zhuǎn)換mgf
  5. MaxQuant參數(shù)設(shè)置
  6. 蛋白組學(xué)下游分析
  7. Bioconductor的質(zhì)譜蛋白組學(xué)數(shù)據(jù)分析
  8. MaxQuant結(jié)果解析
最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
禁止轉(zhuǎn)載乳蛾,如需轉(zhuǎn)載請通過簡信或評論聯(lián)系作者。
  • 序言:七十年代末鄙币,一起剝皮案震驚了整個濱河市肃叶,隨后出現(xiàn)的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌十嘿,老刑警劉巖因惭,帶你破解...
    沈念sama閱讀 217,657評論 6 505
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件,死亡現(xiàn)場離奇詭異绩衷,居然都是意外死亡蹦魔,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī),發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 92,889評論 3 394
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門唇聘,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來版姑,“玉大人,你說我怎么就攤上這事迟郎“眨” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 164,057評論 0 354
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵宪肖,是天一觀的道長表制。 經(jīng)常有香客問我健爬,道長,這世上最難降的妖魔是什么么介? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 58,509評論 1 293
  • 正文 為了忘掉前任娜遵,我火速辦了婚禮,結(jié)果婚禮上壤短,老公的妹妹穿的比我還像新娘设拟。我一直安慰自己,他們只是感情好久脯,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 67,562評論 6 392
  • 文/花漫 我一把揭開白布纳胧。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般帘撰。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪跑慕。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上,一...
    開封第一講書人閱讀 51,443評論 1 302
  • 那天摧找,我揣著相機(jī)與錄音核行,去河邊找鬼。 笑死蹬耘,一個胖子當(dāng)著我的面吹牛芝雪,可吹牛的內(nèi)容都是我干的。 我是一名探鬼主播婆赠,決...
    沈念sama閱讀 40,251評論 3 418
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼绵脯,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼!你這毒婦竟也來了休里?” 一聲冷哼從身側(cè)響起,我...
    開封第一講書人閱讀 39,129評論 0 276
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤赃承,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎妙黍,沒想到半個月后,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體瞧剖,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 45,561評論 1 314
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡拭嫁,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 37,779評論 3 335
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了抓于。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片做粤。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 39,902評論 1 348
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖捉撮,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出怕品,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤巾遭,帶...
    沈念sama閱讀 35,621評論 5 345
  • 正文 年R本政府宣布肉康,位于F島的核電站闯估,受9級特大地震影響,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏吼和。R本人自食惡果不足惜涨薪,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 41,220評論 3 328
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望炫乓。 院中可真熱鬧刚夺,春花似錦、人聲如沸末捣。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 31,838評論 0 22
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽塔粒。三九已至结借,卻和暖如春,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間卒茬,已是汗流浹背船老。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 32,971評論 1 269
  • 我被黑心中介騙來泰國打工, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留圃酵,地道東北人柳畔。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 48,025評論 2 370
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長得像郭赐,于是被迫代替她去往敵國和親薪韩。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 44,843評論 2 354

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容