Making proteomics data accessible and reusable: current state of proteomics databases and repositories.
Making proteomics data accessible and reusable: current state of proteomics databases and repositories.
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DOI：
10.1002/pmic.201400302
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发表时间：
2015-03
期刊：
影响因子：
3.4
通讯作者：
Vizcaino, Juan Antonio
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Perez-Riverol, Yasset;Alpi, Emanuele;Wang, Rui;Hermjakob, Henning;Vizcaino, Juan Antonio
与其他数据密集型学科（如基因组学、基于MS的蛋白质组学的公共沉积和存储）相比，由于数据固有的复杂性以及数据类型和实验工作流程的多样性等原因，数据仍然较少开发。为了满足这一需求，已经开发了几个MS蛋白质组学实验的公共库，每个库都有不同的目的。最成熟的资源是全球蛋白质组机器数据库（GPMDB），肽图谱和PRIDE数据库。此外，还有其他有用的（在许多情况下最近开发的）资源，如ProteomicsDB，质谱交互式虚拟环境（MassIVE），合唱团，MaxQB，PeptideAtlas SRM实验库（PASSEL），模型生物蛋白质表达数据库（MOPED）和人类蛋白质百科全书。此外，最近还建立了ProteomeXchange联盟，以便更好地整合公共知识库和协调共享蛋白质组学信息，最大限度地为科学界带来好处。在这里，我们将独立地回顾每一个主要的蛋白质组学资源，以及一些能够集成，挖掘和重用数据的工具。我们还将讨论在数据集成和共享方面的一些主要挑战和当前陷阱。
Compared to other data-intensive disciplines such as genomics, public deposition and storage of MS-based proteomics, data are still less developed due to, among other reasons, the inherent complexity of the data and the variety of data types and experimental workflows. In order to address this need, several public repositories for MS proteomics experiments have been developed, each with different purposes in mind. The most established resources are the Global Proteome Machine Database (GPMDB), PeptideAtlas, and the PRIDE database. Additionally, there are other useful (in many cases recently developed) resources such as ProteomicsDB, Mass Spectrometry Interactive Virtual Environment (MassIVE), Chorus, MaxQB, PeptideAtlas SRM Experiment Library (PASSEL), Model Organism Protein Expression Database (MOPED), and the Human Proteinpedia. In addition, the ProteomeXchange consortium has been recently developed to enable better integration of public repositories and the coordinated sharing of proteomics information, maximizing its benefit to the scientific community. Here, we will review each of the major proteomics resources independently and some tools that enable the integration, mining and reuse of the data. We will also discuss some of the major challenges and current pitfalls in the integration and sharing of the data.
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骄傲：蛋白质组学数据存储库中的质量控制。
DOI：
10.1093/database/bas004
发表时间：
2012
期刊：
Database : the journal of biological databases and curation
影响因子：
--
作者：
Csordas A;Ovelleiro D;Wang R;Foster JM;Ríos D;Vizcaíno JA;Hermjakob H
通讯作者：
Hermjakob H
影响因子：
4.4
作者：
Cox, Juergen;Neuhauser, Nadin;Mann, Matthias
通讯作者：
Mann, Matthias
影响因子：
4.4
作者：
Craig, R;Cortens, JP;Beavis, RC
通讯作者：
Beavis, RC
影响因子：
5.8
作者：
Craig, R;Beavis, RC
通讯作者：
Beavis, RC
DOI：
10.1073/pnas.0811066106
发表时间：
2008-12-30
影响因子：
11.1
作者：
Castellana, Natalie E.;Payne, Samuel H.;Briggs, Steven P.
通讯作者：
Briggs, Steven P.