Molecular & Cellular Proteomics· 2014Q1
Gecikmeli Normalizasyon ve Maksimal Peptit Oranı Çıkarımı ile Adlandırılan MaxLFQ ile Doğru Proteom-Geniş Ölçekli Etiketsiz Kantifikasyon
Accurate Proteome-wide Label-free Quantification by Delayed Normalization and Maximal Peptide Ratio Extraction, Termed MaxLFQ
- 5.556atıf
- Q1SCImago
- 2014yıl
Kısa özet
MaxLFQ adı verilen yeni bir yöntem, mevcut MS sinyallerinin maksimum kullanımını sağlayarak ve yeni bir normalizasyon stratejisi kullanarak tüm proteomlar genelinde doğru ve sağlam etiketsiz protein miktar tayinini mümkün kılar.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- MaxLFQ, örnekler arasındaki değişen peptit saptanabilirliğini dikkate alarak MS sinyallerinden elde edilen bilgiyi en üst düzeye çıkarır.
- Benchmark veri kümelerindeki protein karışım oranlarını doğru bir şekilde ölçer, değişim oranları için etiketli yöntemlerden daha iyi performans gösterir.
- T-test yaklaşımı ile miktar tayininin anlamlılığını sağlar.
- Yönetilebilir hesaplama süresi ile büyük deneyleri (500+ örnek) işleyebilir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Protein quantification without isotopic labels has been a long-standing interest in the proteomics field. However, accurate and robust proteome-wide quantification with label-free approaches remains a challenge. We developed a new intensity determination and normalization procedure called MaxLFQ that is fully compatible with any peptide or protein separation prior to LC-MS analysis. Protein abundance profiles are assembled using the maximum possible information from MS signals, given that the presence of quantifiable peptides varies from sample to sample. For a benchmark dataset with two proteomes mixed at known ratios, we accurately detected the mixing ratio over the entire protein expression range, with greater precision for abundant proteins. The significance of individual label-free quantifications was obtained via a t test approach. For a second benchmark dataset, we accurately quantify fold changes over several orders of magnitude, a task that is challenging with label-based methods. MaxLFQ is a generic label-free quantification technology that is readily applicable to many biological questions; it is compatible with standard statistical analysis workflows, and it has been validated in many and diverse biological projects. Our algorithms can handle very large experiments of 500+ samples in a manageable computing time. It is implemented in the freely available MaxQuant computational proteomics platform and works completely seamlessly at the click of a button.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Molecular & Cellular Proteomics, 2014 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Spektroskopi
SpectroscopyChemistry