A large-scale LC-MS dataset of murine liver proteome from time course of heavy water metabolic labeling.
A large-scale LC-MS dataset of murine liver proteome from time course of heavy water metabolic labeling.
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DOI：
10.1038/s41597-023-02537-w
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发表时间：
2023-09-19
期刊：
影响因子：
9.8
通讯作者：
Sadygov, Rovshan G.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Deberneh, Henock M.;Abdelrahman, Doaa R.;Verma, Sunil K.;Linares, Jennifer J.;Murton, Andrew J.;Russell, William K.;Kuyumcu-Martinez, Muge N.;Miller, Benjamin F.;Sadygov, Rovshan G.
代谢稳定同位素标记与重水，然后与液相色谱质谱联用（LC-MS）是一个强大的工具，在体内蛋白质周转研究。已经开发了几种算法和工具，以确定周转率的肽和蛋白质的时间过程的稳定同位素标记实验。基准质谱数据的可用性对于比较和验证新开发的技术和算法的有效性至关重要。在这项工作中，我们报告了一个重水标记的LC-MS数据集从小鼠肝脏蛋白质周转率分析。该数据集包含18个质谱数据，以及来自9个不同标记持续时间的相应数据库检索结果和来自d2 ome+软件的定量输出。该数据集还包含八个质谱数据从二维分馏实验上未标记的样品。
Metabolic stable isotope labeling with heavy water followed by liquid chromatography coupled with mass spectrometry (LC-MS) is a powerful tool for in vivo protein turnover studies. Several algorithms and tools have been developed to determine the turnover rates of peptides and proteins from time-course stable isotope labeling experiments. The availability of benchmark mass spectrometry data is crucial to compare and validate the effectiveness of newly developed techniques and algorithms. In this work, we report a heavy water-labeled LC-MS dataset from the murine liver for protein turnover rate analysis. The dataset contains eighteen mass spectral data with their corresponding database search results from nine different labeling durations and quantification outputs from d2ome+ software. The dataset also contains eight mass spectral data from two-dimensional fractionation experiments on unlabeled samples.
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影响因子：
4.4
作者：
Sadygov VR;Zhang W;Sadygov RG
通讯作者：
Sadygov RG
DOI：
10.1016/j.bbagen.2005.12.023
发表时间：
2006-05-01
影响因子：
3
作者：
Busch, Robert;Kim, Yoo-Kyeong;Hellerstein, Marc K.
通讯作者：
Hellerstein, Marc K.
影响因子：
5.6
作者：
通讯作者：
--
影响因子：
5.6
作者：
Sadygov RG
通讯作者：
Sadygov RG
影响因子：
7.4
作者：
Sadygov, Rovshan G.;Maroto, Fernando Martin;Huehmer, Andreas F. R.
通讯作者：
Huehmer, Andreas F. R.