Proteogenomics from a bioinformatics angle: A growing field.
Proteogenomics from a bioinformatics angle: A growing field.
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从生物信息学的角度看蛋白质基因组学：一个正在成长的领域。
DOI：
10.1002/mas.21483
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发表时间：
2017-09
影响因子：
6.6
通讯作者：
Fenyö D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Menschaert G;Fenyö D
蛋白质组学是一个研究领域，结合领域作为蛋白质组学和基因组学在多组学设置使用质谱和高通量测序技术。目前，该领域的主要目标是帮助基因组注释或解开蛋白质组的复杂性。基于质谱的匹配或同源肽的鉴定可以进一步完善基因模型。此外，通过分析来自RNAseq或核糖体分析实验的高通量测序数据，基于检测基因间或未翻译基因区中的新翻译起始位点（同源或近同源）、新转录物同种型、序列变异或新（小）开放阅读框，也可以鉴定新蛋白质型。其他使用蛋白质组学和基因组学技术的组合的蛋白质组学研究集中于抗体测序、免疫原性肽或毒液肽的鉴定。多年来，越来越多的生物信息学工具和数据库可用于帮助简化这些交叉组学研究。这些解决方案中的一些仅有助于蛋白质基因组学研究的特定步骤，例如构建定制序列数据库（基于下一代测序输出）用于质谱裂解谱匹配。在过去的几年里，一些整合工具也可以执行完整的蛋白质基因组学分析。其中一些是作为独立的解决方案提供的，而另一些则是在基于Web的框架中实现的，例如Galaxy。在这篇综述中，我们的目的是勾勒出一个全面的概述，所有的生物信息学解决方案，可用于这个不断增长的研究领域。© 2015 Wiley Periodicals，Inc.质量标准修订版36：584-599，2017
Proteogenomics is a research area that combines areas as proteomics and genomics in a multi‐omics setup using both mass spectrometry and high‐throughput sequencing technologies. Currently, the main goals of the field are to aid genome annotation or to unravel the proteome complexity. Mass spectrometry based identifications of matching or homologues peptides can further refine gene models. Also, the identification of novel proteoforms is also made possible based on detection of novel translation initiation sites (cognate or near‐cognate), novel transcript isoforms, sequence variation or novel (small) open reading frames in intergenic or un‐translated genic regions by analyzing high‐throughput sequencing data from RNAseq or ribosome profiling experiments. Other proteogenomics studies using a combination of proteomics and genomics techniques focus on antibody sequencing, the identification of immunogenic peptides or venom peptides. Over the years, a growing amount of bioinformatics tools and databases became available to help streamlining these cross‐omics studies. Some of these solutions only help in specific steps of the proteogenomics studies, e.g. building custom sequence databases (based on next generation sequencing output) for mass spectrometry fragmentation spectrum matching. Over the last few years a handful integrative tools also became available that can execute complete proteogenomics analyses. Some of these are presented as stand‐alone solutions, whereas others are implemented in a web‐based framework such as Galaxy. In this review we aimed at sketching a comprehensive overview of all the bioinformatics solutions that are available for this growing research area. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Mass Spec Rev 36:584–599, 2017
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DOI：
10.1073/pnas.1424435112
发表时间：
2015-04-21
影响因子：
11.1
作者：
Aman, Joseph W.;Imperial, Julita S.;Olivera, Baldomero M.
通讯作者：
Olivera, Baldomero M.
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：
10.1074/mcp.m114.042812
发表时间：
2015-03
期刊：
Molecular & cellular proteomics : MCP
影响因子：
--
作者：
Bassani-Sternberg M;Pletscher-Frankild S;Jensen LJ;Mann M
通讯作者：
Mann M
影响因子：
11.4
作者：
Bazzini, Ariel A.;Johnstone, Timothy G.;Giraldez, Antonio J.
通讯作者：
Giraldez, Antonio J.