【Uncovering thousands of new peptides with sequence-mask-search hybrid de novo peptide sequencing framework （使用序列掩码搜索结合肽段从头测序框架发现了数千个新肽段）-解读人：刘佳维】的更多相关文章

Uncovering thousands of new peptides with sequence-mask-search hybrid de novo peptide sequencing framework （使用序列掩码搜索结合肽段从头测序框架发现了数千个新肽段）-解读人：刘佳维

期刊名:Molecular & Cellular Proteomics 发表时间:(2019年12月) IF:4.828 单位: 朱拉隆功大学 费城威斯塔研究所 物种:人 技术:de novo从头测序,深度学习 一. 概述: 该研究开发了一种基于深度学习的肽段从头测序框架SMSNet,在保持良好的识别覆盖率的同时,氨基酸准确度能达到95%以上.SMSNet揭示了超过10000个以前未分类的人类白细胞抗原(HLA)和磷酸肽,并结合数据库搜索方法,将肽鉴定的覆盖范围扩大了近30%. 二. 研究背景:…

Mol Cell Proteomics. | Prediction of LC-MS/MS properties of peptides from sequence by deep learning (通过深度学习技术根据肽段序列预测其LC-MS/MS谱特征) (解读人：梅占龙)

通过深度学习技术根据肽段序列预测其LC-MS/MS谱特征 解读人:梅占龙  质谱平台 文献名:Prediction of LC-MS/MS properties of peptides from sequence by deep learning 期刊名:Molecular & Cellular Proteomics 发表时间:2019年9月 IF:4.828 作者: Shenheng Guan​ 1,2,*​ , Michael F. Moran​ 2,3 ​, and Bin Ma​ 1 单…

解读人：陈秋实，SP2: Rapid and Automatable Contaminant Removal from Peptide Samples for Proteomic Analyses（标准操作流程2：如何在蛋白质组学分析中快速和自动的去除肽段样品中的污染物）

发表时间:2019年4月 IF:3.950 单位: 威斯康星医学院生物化学系 威斯康星医学院生物医学质谱研究中心 物种:人(人体肾脏细胞和蛋白) 技术:肽段清理 一. 概述:(用精炼的语言描述文章的整体思路及结果) 肽段清理对于去除在自下而上(也称为鸟枪法)蛋白质组工作流程中样品制备阶段可能引入的污染物很重要.近些年的研究表明在去除洗涤剂和聚合物污染时,相较于传统的反相洗涤方法,使用羧酸盐修饰的顺磁颗粒有多种益处.但是,也面临实验结果可重复与否的挑战,实验的可重复性限制了这种方法在实验室的广泛实…

Analysis of endogenous peptides released from osteoarthritic cartilage unravels novel pathogenic markers （解读人：李琼）

文献名:Analysis of endogenous peptides released from osteoarthritic cartilage unravels novel pathogenic markers(分析骨关节炎软骨释放的内源肽从而揭示新致病标记) 期刊名:MCP(molecular and cellular proteomics) 发表时间:(2019年10月) 单位: 拉科鲁尼亚生物医学研究所(INIBIC) 拉科鲁尼亚大学附属综合医院(CHUAC) Grupo de In…

Journal of Proteome Research | SAAVpedia: identification, functional annotation, and retrieval of single amino acid variants for proteogenomic interpretation | SAAV的识别、功能注释和检索 | (解读人：徐洪凯)

文献名:SAAVpedia: identification, functional annotation, and retrieval of single amino acid variants for proteogenomic interpretation(SAAVpedia:蛋白质基因组解释的单氨基酸突变的识别.功能注释和检索) 期刊名:Journal of Proteome Research 发表时间:2019年10月 IF:3.78 单位: 韩国基础科学研究所,生物融合分析研究中心 韩…

解读人：刘杰，Targeted Quantitative Kinome Analysis Identifies PRPS2 as a Promoter for Colorectal Cancer Metastasis（PRM-磷酸化激酶定量发现结肠癌转移促进因子-PRPS2）

关键词:PRM,kinase,colorectal cancer, metastasis, PRPS2 来自加州大学河滨分校的Yinsheng Wang教授应用PRM技术筛选出介导结肠癌细胞转移促进因子-PRPS2激酶.这项研究于2019年3月25日发表于蛋白组学主流期刊Journal of Proteome Research(原文链接:https://pubs.acs.org.ccindex.cn/doi/10.1021/acs.jproteome.9b00119). 背景 结肠癌(CRC)是…

Sample Preparation by Easy Extraction and Digestion (SPEED) - A Universal, Rapid, and Detergent-free Protocol for Proteomics based on Acid Extraction（一种使用强酸的蛋白质提取方法SPEED，普适，快速，无需去垢剂）-解读人：李思奇

期刊名:Mol Cell Proteomics 发表时间:(2019年12月) IF:4.828 单位:德国Robert Koch 研究所 物种:多种 技术:新蛋白提取和酶解方法 一. 概述: 本文设计了一种仅需要三步——酸化,中和及酶解——就能完成蛋白提取和酶解的实验方法,命名为简单的蛋白提取和酶解法(SPEED).SPEED使用三氟乙酸(TFA)做裂解液,适用于不同类型的样本,包括难以裂解的样本类型.文章评估了SPEED方法对大肠杆菌,小鼠肝脏和金黄色葡萄球菌的效果,又将该方法与5种不同原理…

Journal of Proteome Research | An automated ‘cells-to-peptides’ sample preparation workflow for high-throughput, quantitative proteomic assays of microbes (解读人：陈浩）

文献名:An automated ‘cells-to-peptides’ sample preparation workflow for high-throughput, quantitative proteomic assays of microbes(一种基于高通量的,自动的由细胞制备多肽的样品自动处理工作体系的微生物蛋白组定量实验) 期刊名:Journal of Proteome Research 影响因子:3.86 单位: 联合生物能源研究所,劳伦斯伯克利国家实验室,埃默里维尔,加利福尼…

Fast and accurate bacterial species identification in urine specimens using LC-MS/MS mass spectrometry and machine learning （解读人：闫克强）

文献名:Fast and accurate bacterial species identification in urine specimens using LC-MS/MS mass spectrometry and machine learning(利用质谱技术和机器学习模型在尿液样本中快速准确地进行菌种鉴定) doi: 10.1074/mcp.TIR119.001559 期刊名:Mol Cell Proteomics 作者:Florence Roux-Dalvai 通讯作者:Arnaud…

Multi-batch TMT reveals false positives, batch effects and missing values（解读人：胡丹丹）

文献名:Multi-batch TMT reveals false positives, batch effects and missing values (多批次TMT定量方法中对假阳性率,批次效应,以及缺失值的研究) 期刊名:Molecular & Cellular Proteomics DOI:10.1074/mcp.RA119.001472 Online:https://www.mcponline.org/content/early/2019/07/22/mcp.RA119.001472…